近年来我国飞速发展的汽车制造业有力地推动了经济的进步,但发展同时所造成的能源枯竭和环境污染问题也日益严重。为了最大力度奉行节能减排,实现可持续发展,各大汽车生产厂商也相继将目光放在了电动汽车的研发上。电动汽车的大力发展对于解决我国当下的环境和能源问题确实颇有助益,但其发展仍处于初级阶段,许多技术手段还不太成熟,相应的配套发展也没有做到全方位的跟进,这些因素都在一定程度上限制了电动汽车的进一步发展。研究充电站的布局能够推动相应理论的完善,同时也可以更加合理地配置公共资源,让社会更加有序和高效的发展。本文基于上述背景进行了如下研究:首先,介绍了我国电动汽车的发展状况和电动汽车充电站的建设情况,通过对目标区域调研总结出了电动汽车充电站建设中存在的一些实际问题。然后分析原因,确定文章的研究内容和研究方案。其次,预测目标区域电动汽车保有量。对目标区域一些大型停车场的汽车停车时刻和时长数据进行统计筛选和分析,获得了研究区域停车时刻和时长的概率分布。加入用户出行距离、出行时间等影响因素,利用蒙特卡洛法模拟用户充电需求,获得目标区域用户充电需求的时空分布。随后,以投资成本和用户时间成本为双目标,以用户充电需求为基础,将充电需求限制和充电站能力限制等条件设定为约束条件,建立一个多目标优化模型。引入遗传算法和猫群算法,并通过不同手段对两种智能优化算法进行了相应的改进。分别运用两种改进的智能优化算法求解模型,得出最优结果。最后,对两种改进智能优化算法的求解速度、精度以及优化结果进行比较和分析。总结出两种改进算法各自的适用情况,结合目标区域实际情况选择最优结果,确定最终的选址定容方案。从寻站距离和排队时长两方面验证了所提选址方案的可行性。