近年来,电动汽车用户面临的充电难题日益严峻。一方面,充电网络建设的不合理性使其无法满足用户的充电需求;另一方面,用户调度策略的不完善使得已有的充电资源无法得到合理利用。因此,本文主要对电动汽车充电网络的规划与用户调度问题进行研究。针对电动汽车充电网络的规划问题,本文首先对当前城市环境中充电站空间布局和用户行为的特点进行了分析。通常,用户会依据系统提供的建议来动态选择充电站,并在遭遇阻塞时前往其它站点。因此,本文在考虑用户对充电站动态选择的基础上,将充电网络的规划问题建模为一个系统成本最小化问题。该问题是一个NP-hard的非线性整数规划问题。为对其进行求解,本文提出了一个交替进行邻域下降搜索和割平面的快速逼近算法,通过逐步压缩解空间来逼近最优解。仿真实验结果表明,与经典规划算法相比,本文中的规划算法能够在降低约12%系统成本的同时减少约10%因阻塞造成的用户损失。对发起充电请求的用户进行调度时,更加精细的资源分配将能够提升充电服务提供商的利润和充电服务的质量。因此,本文提出了一种将用户精准调度至充电桩的细粒度用户调度算法,目标是在用户充电时延不超过系统承诺最大时延的前提下最大化服务提供商获得的利润。另外,本文还将算法中的关键步骤映射为图论中经典的有向图最小路径覆盖问题,使得上述利润最大化问题可以在多项式时间内求解。仿真实验的结果表明,与其它调度方式相比,在相同的用户数量和充电时延限制下,本文中提出的用户调度算法能够使充电服务提供商获得约15%-20%的利润提升。