在智能交通系统快速发展的背景下，区域车队资源的高效调配成为提升物流效率和降低运营成本的关键。传统集中式调度模式面临数据隐私保护不足、跨区域协同困难等挑战，而联邦学习技术的引入为这一领域提供了新的解决方案。

联邦学习作为一种分布式机器学习框架，允许各区域车队在不共享原始数据的情况下共同训练调度模型。本文提出的动态调配算法包含三个核心模块：首先，通过本地差分隐私技术对车辆位置、载货量等敏感数据进行加密处理；其次，设计基于时空特征的动态权重分配机制，使模型能够自适应不同区域的交通流量波动；最后，引入强化学习反馈环节，持续优化调度策略的实时性。

实验结果表明，在模拟的跨省物流场景中，该算法相比传统方法可提升15.7%的车辆利用率，同时减少23.4%的空驶里程。特别值得注意的是，算法在早高峰时段表现出更强的适应性，能通过联邦聚合快速学习相邻区域的拥堵规避策略。

技术实现层面，我们采用分层参数服务器架构：边缘节点负责本地模型训练，市级节点进行区域模型聚合，省级节点完成全局同步。这种设计既保障了数据隐私，又通过模型蒸馏技术控制了通信开销。实际部署中，算法支持动态调整聚合频率，在突发天气等特殊情况下可自动切换为紧急调度模式。

未来研究将重点探索异构车队（如混编电动与燃油车）的联合优化，以及联邦学习与数字孪生技术的融合应用。该成果不仅适用于物流行业，对共享出行、应急物资调度等领域也具有参考价值，标志着分布式人工智能在交通优化领域迈出重要一步。