Se espera que la comunicación óptica en espacio libre (FSO) desempeñe un papel indispensable con altas tasas de datos y baja complejidad del sistema en redes más allá de la quinta generación (B5G). Sin embargo, las condiciones climáticas adversas poco frecuentes pueden incapacitar su rendimiento. La combinación de FSO y radiofrecuencia (RF) ha surgido como una alternativa efectiva para satisfacer la creciente necesidad de altas tasas de datos en redes de comunicación inalámbrica. Se anticipa que los vehículos aéreos no tripulados (UAV) también desempeñen un papel fundamental en las redes B5G debido a su movimiento y despliegue flexibles. En este documento, se investiga un sistema de retroceso híbrido FSO/RF asistido por UAV utilizando un marco de teoría de juegos (GT) y aprendizaje por refuerzo (RL). Desplegamos un UAV para proporcionar un servicio de descarga de usuarios a una estación base terrestre (GBS) ya existente, que enfrenta una capacidad de retroceso reducida debido a la atenuación por el clima (por ejemplo, niebla). Se considera que la GBS tiene una conexión de retroceso FSO preinstalada a una estación base macro (MBS). Sin embargo, durante condiciones climáticas adversas, el retroceso FSO se ve gravemente afectado, comprometiendo la fiabilidad del enlace FSO. Con la capacidad de retroceso FSO reducida, la GBS necesita un enlace de retroceso adicional para apoyar su transmisión de datos de retroceso a la MBS de destino. Como resultado, en lugar de construir un costoso enlace RF paralelo permanente para la rara situación de niebla, se puede contratar un UAV para atender a una parte de los usuarios, reduciendo así la carga de la GBS. Los usuarios realizan un procedimiento basado en un juego de emparejamiento para seleccionar la estación base (BS) de su elección para maximizar su utilidad. El UAV se despliega a una altitud óptima, y la partición de ancho de banda entre la GBS y el UAV se optimiza para maximizar el rendimiento del sistema utilizando RL. Se utilizan datos meteorológicos reales de las ciudades de Edimburgo y Londres en el Reino Unido para evaluar el rendimiento del sistema. Los resultados numéricos muestran la superioridad y efectividad del esquema propuesto en comparación con métodos convencionales.