1.一种智能网联汽车行驶策略的动态演化方法，包括以下步骤：获取目标区域真实道路拓扑结构的路网文件，以及包含真实车辆行驶路径的车流文件；

基于所述路网文件和所述车流文件确定车辆信息，并从可选行驶策略集中对车辆设置初始行驶策略；

将采用相同行驶策略的车辆作为一个种群，设定种群适应度函数来表征各种群中行驶策略的表现；

结合种群适应度和当前种群状态计算后续时刻的种群状态，直到种群状态演化为稳定状态；

其中，结合种群适应度和当前种群状态计算后续时刻的种群状态包括：通过比较各种群的适应度来动态更新每个种群的比例，使得高适应度对应的行驶策略得以传播，低适应度对应的行驶策略的车辆比例相应缩减；

其中，采用复制动态模型来计算后续时刻的种群状态，表示为：其中，E(xsi)表示个体x选择某个行驶策略si的支付，Eave(X)表示种群X的平均支付，并且如果E(xsi)≡Eave(X)与时间t无关，表示在对应行驶策略下，种群状态是稳定状态；

其中，所述车辆信息包括车辆数量、车辆路径、车辆类型，车辆评价速度、车距、事故次数；

其中，对于各种群的适应度，根据车辆平均速度和事故率进行评估；

其中，所述种群适应度函数从行车效率、安全性、平稳度多个维度对种群进行评价，以表征不同驾驶策略的差异性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶策略包括加减速策略、换道策略以及路口通行策略中的一项或多项。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶策略根据车辆自身行驶特点以及与其他车辆之间的交互被划分为保守型、激进型和理性型。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。

5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，在所述存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至3中任一项所述的方法的步骤。