本发明涉及无线网络通信领域，涉及一种边缘智能驱动的无线多跳网络信道资源优化方法；所述方法包括将系统时间划分为多个连续的超帧，每个超帧包括控制周期和数据传输周期；在控制周期内，所有无线节点工作在同一信道以获取或传输控制消息，并按照集中式学习者反馈的模型参数配置出本地信道分配决策模型进行信道分配；在数据传输周期内，需进行数据传输的无线节点根据基于接入编号的自适应休眠唤醒机制被唤醒，按照交错调度机制将数据在从K个非重叠信道中选择的信道上进行并行数据传输；本发明将边缘计算与深度强化学习算法相结合，在保证低功耗、低时延、高准确率和隐私安全性的同时，使资源受限的终端节点拥有执行智能算法的能力。