本研究では、動的な無線環境におけるタスクオフロードの効率とレイテンシ性能を向上させるため、PINCHINGアンテナシステム（PASS）を強化したモバイルエッジコンピューティング（MEC）アーキテクチャを検討しています。PASSは、誘電体波導と調整可能なPINCHINGアンテナを利用することで、短距離の視線（LoS）リンクを確立し、顕著な経路損失や信号の遮断を効果的に緩和します。タスクオフロードとアップリンクPASSビームフォーミングの連携を最適化するために、ネットワークレイテンシ最小化問題を定式化し、深層強化学習（DRL）法を用いて解決します。目的関数における不安定性に対処するため、ロードバランシングを考慮した近接ポリシー最適化（LBPPO）アルゴリズムを提案し、シミュレーション結果は提案手法が従来のMIMO支援MECよりも強い収束能力を示すことを明らかにしています。