解决AWS车队管理与动态扩展的方法包含以下步骤和代码示例：

1. 创建一个AWS Auto Scaling组，用于管理车队的动态扩展。Auto Scaling组可以根据需求自动增加或减少实例数量。

import boto3

# 创建Auto Scaling组
def create_auto_scaling_group():
    client = boto3.client('autoscaling')
    response = client.create_auto_scaling_group(
        AutoScalingGroupName='fleet-asg',
        LaunchConfigurationName='fleet-launch-config',
        MinSize=1,
        MaxSize=10,
        DesiredCapacity=5
    )
    print(response)

2. 创建一个AWS Elastic Load Balancer（ELB）来实现负载均衡，以确保请求被正确分发到车队中的实例。

import boto3

# 创建Elastic Load Balancer
def create_elb():
    client = boto3.client('elbv2')
    response = client.create_load_balancer(
        Name='fleet-elb',
        Subnets=['subnet-12345678', 'subnet-87654321'],
        SecurityGroups=['sg-12345678'],
        Type='application',
        Scheme='internet-facing'
    )
    print(response)

3. 将Auto Scaling组与ELB关联，以便实现动态扩展时自动添加和删除实例。

import boto3

# 将Auto Scaling组与ELB关联
def attach_load_balancer():
    client = boto3.client('autoscaling')
    response = client.attach_load_balancer_target_groups(
        AutoScalingGroupName='fleet-asg',
        TargetGroupARNs=['arn:aws:elasticloadbalancing:us-west-2:123456789012:targetgroup/fleet-tg/abcdef123456']
    )
    print(response)

4. 使用AWS CloudWatch进行自动扩展策略的配置，根据实例的负载情况自动增加或减少实例数量。

import boto3

# 配置自动扩展策略
def configure_scaling_policy():
    client = boto3.client('autoscaling')
    response = client.put_scaling_policy(
        AutoScalingGroupName='fleet-asg',
        PolicyName='fleet-scaling-policy',
        PolicyType='TargetTrackingScaling',
        TargetTrackingConfiguration={
            'PredefinedMetricSpecification': {
                'PredefinedMetricType': 'ASGAverageCPUUtilization'
            },
            'TargetValue': 70.0
        }
    )
    print(response)

请注意，上述代码示例中的参数值需要根据你的实际情况进行更改。另外，确保你已正确配置AWS CLI和相关权限，以便运行这些代码。