本文提出了一种动态数据流处理与优化方法，通过滚动窗口机制实现增量更新，结合自适应参数调整和并行计算优化。关键技术包括：1）动态数据窗口仅处理最新数据片段；2）Q-learning驱动的参数动态调节；3）GPU加速的增量式遗传操作；4）差分编码存储降低内存占用。测试显示，该方法使延迟降低至0.33ms，吞吐量提升至3200ops/s。适用于金融交易、工业控制等实时场景，通过分层架构实现计算加速与实时