随着物流和运输行业的快速发展，车队资源的优化配置成为提升运营效率的关键。传统集中式调度算法面临数据隐私和跨区域协同的挑战，而联邦学习技术的引入为这一问题提供了创新解决方案。

联邦学习作为一种分布式机器学习框架，允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练模型。在跨区域车队调度场景中，各区域的车队数据保留在本地，仅通过加密的模型参数更新实现知识共享。这种模式既保护了商业数据隐私，又能够整合全局信息进行动态决策。

本文提出的动态调配算法包含三个核心模块：首先，通过联邦聚合服务器协调各区域节点的局部模型训练；其次，设计基于时空特征的资源需求预测模型，利用LSTM网络捕捉车队调度的时序规律；最后，引入多目标优化算法，在满足运输时效性要求的同时最小化空载率和能源消耗。

实验结果表明，在模拟的跨区域运输网络中，该算法相比传统方法可降低15.7%的空驶里程，同时将订单响应时间缩短22.3%。特别是在突发需求场景下，系统能够通过联邦机制快速感知相邻区域的闲置资源，实现小时级动态再平衡。

该技术的应用前景不仅限于物流行业，还可扩展至共享出行、应急物资调度等领域。未来研究将重点关注异构计算环境下的算法轻量化，以及区块链技术与联邦学习的融合，进一步提升系统的安全性和可扩展性。