共享电动汽车作为一种新兴的交通出行方式,通过交错不同的用户使用相同车辆的时间,提高了车辆的利用率,有助于降低私人小汽车保有量,缓解交通拥堵。近年来,在政策的支持下,电动汽车发展迅速,但配套的充电设施的建设速度远跟不上其增长速度,充电能力不匹配成为制约共享电动汽车发展的瓶颈。移动充电,作为一种新型的充电方式,可以为电动汽车提供额外的充电能力。将移动充电引入共享电动汽车运营中,由员工驾驶移动充电车辆并停靠在不同的共享电动汽车站点,可以弹性地增加站点间的充电能力,缓解站点的充电压力,减少电动汽车排队等待充电的时间。移动充电车辆的引入为电动汽车的路径规划带来了更多的灵活性和可能性,如何合理地规划移动充电车辆的充电服务路径,以及电动汽车的充电过程和行驶路径,对于共享电动汽车运营具有重要的意义。本文基于时空网络图构建了共享电动汽车与移动充电车辆路径规划模型,该模型可以详细地描述电动汽车和移动充电车辆的时空轨迹以及电动汽车电量随时间的变化。在满足电动汽车时空流平衡约束、移动充电车辆时空流平衡约束、用户需求服务约束、电动汽车充电限制及电量约束,以及站点充电电动汽车数量约束的前提下,通过规划电动汽车和移动充电车辆路径,以及电动汽车的充电过程,从而实现共享电动汽车企业运营收益最大化的目标。针对本文所构建的路径优化模型的特点,设计了基于拉格朗日松弛的求解算法。通过松弛模型中的用户需求服务约束及站点充电电动汽车数量约束,得到了原问题的松弛模型。根据松弛模型的特点,将松弛模型分解为三个子问题,分别是用户需求分配问题、电动汽车的路径规划问题和移动充电车辆的路径规划问题。之后,针对三个子问题的特点,设计了相应的求解算法。其中,用户需求分配问题的求解基于贪婪算法;电动汽车的路径规划问题可视为考虑充电成本的电动汽车资源限制最短路问题,移动充电车辆的路径规划问题为有时间约束的最短路问题,均采用基于动态规划的标号设定算法求解。考虑到松弛模型的松弛解不一定是原问题的可行解,根据所研究的问题的特点,本文针对性地设计了可行解生成算法。之后,通过次梯度算法对拉格朗日乘子的值进行迭代更新,降低松弛模型获得的上界与可行解获得的下界的差距,最终获得最接近原问题最优解的可行解。为了验证本文所提出的模型和所设计的求解算法的有效性,本文以合肥市EVCard站点为研究对象进行案例分析。结果表明,本文所设计的算法在求解两组不同规模的案例中,均具有较好的收敛效果;移动充电车辆的使用可以弹性地增加共享汽车站点间的充电能力,补充充电能力不足的站点处的电动汽车的电量,从而有助于提高用户需求服务率,增加共享电动汽车企业的运营收益。之后,针对模型中的关键参数进行了一系列的灵敏度分析,根据每个参数的影响,为共享电动汽车企业的运营者提供了一些运营管理的建议。图19幅,表4个,参考文献74篇。