本論文では、無人航空機（UAV）を活用した6Gネットワークにおけるエネルギー節約（NES）のレジリエンスを考察しています。特に、複数の地上基地局（GBS）があり、それぞれに異なる3つのセクターが存在する状況を想定しており、NESや災害、ハードウェアの故障などによって複数のセルがオフになります。この問題に対処するために、UAVの軌道、送信電力、ユーザーとのUAVの関連性を共同最適化するマルチエージェント深層決定的ポリシー勾配（MADDPG）フレームワークを提案します。このフレームワークは、ユーザーがアクティブな中でのレジリエンスを確保し、UAVの長期的な運用性を保つことを目指しています。シミュレーション結果からは、高いカバレッジ率を実現し、エネルギー消費を約24%削減したことが示され、エネルギー効率とサービス性能の優れたトレードオフを達成することが確認されました。これにより、持続可能でレジリエンスのあるUAV支援のセルラーネットワークの発展が支持されています。