本研究提出了CH-MARL框架，结合分层决策与动态约束，显著降低全球温室气体排放，提升公平性与效率，适用于海事物流环境。

本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择和面向性能和资源的选择。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用。同时，提出了动态约束和异构网络中的客户端选择的挑战和问题。

本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择、面向性能和资源的选择等。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用。最后，提出了动态约束和异构网络中的客户端选择的挑战和问题。

本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择和面向性能和资源的选择。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用。最后，提出了动态约束和异构网络中的客户端选择的挑战和问题。

本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括传统的随机选择和面向性能和资源的选择。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用，以及动态约束和异构网络中的开放问题和挑战。

本文综述了联邦学习中的客户端选择技术，包括随机选择和面向性能和资源的选择。还讨论了客户端选择在模型安全增强中的应用，以及动态约束和异构网络中的问题和挑战。