算网融合架构下的车联网多域智能优化方法及系统

本发明涉及一种算网融合架构下的车联网多域智能优化方法及系统，包括基于预配置的云边端协同架构，接收边缘层路侧单元发出的任务请求，通过差分进化算法优化用户服务时延和网络负载均衡，生成原始智能模型分发路径并将预训练的原始智能模型分发至边缘层路侧单元；接收原始智能模型和车辆移动性数据，通过联盟博弈算法优化车辆移动性、模型质量和联盟组建成本，构建适于联邦学习的车辆微调联盟结构；基于车辆微调联盟结构，获取联盟中车辆的本地模型更新数据和信任评估数据，通过多维信任评估执行动态加权联邦学习，并通过差分隐私和区块链追踪机制增强安全性，生成高精度全局智能模型，并部署至车辆。本发明为自动驾驶、V2X通信等提供了可靠支持。