基于AI的多式联运资源协同动态配置方法

本发明公开了基于AI的多式联运资源协同动态配置方法，包括以下步骤：构建实时数据层，用于采集多维数据；对实时数据层的数据进行预处理；基于预处理后的数据信息，动态构建数字孪生平台；训练多个智能体；并将多个智能体在联邦学习集群框架下进行协同训练；共同训练一个全局AI模型；AI决策中枢生成最优或近最优的动态资源配置决策；动态配置引擎动态调度资源，并生成指令；将生成的详细指令下发给执行层的物理系统；IoT设备持续监控执行状态和物理环境变化，将新的数据反馈回实时数据层。本发明突破数据孤岛与响应延迟瓶颈，构建成本‑时效‑碳排多目标平衡的智能决策体系；联邦学习框架下多智能体协同训练，实现跨域协同优化。