本书立足宏观与微观相结合的视角，系统研究电动汽车充电站优化布局问题，旨在构建兼顾个体出行选择与系统整体效率的规划模型。在梳理相关理论基础上，本书论证随机用户均衡与累积前景理论在充电站布局中的适用性，并结合小型、中型、大型城市出行特征差异，分别构建对应的充电站双层规划模型。全书将交通流分配理论与出行行为理论深度融合，揭示燃油车与电动汽车混行路网的运行特征，以及路网状态与充电站布局的互动规律，提出数据驱动的规划方法与决策框架，为充电基础设施科学规划、提升城市交通系统效率提供新的研究思路与实践参考。

邱荷婷，管理学博士，加州大学戴维斯分校交通研究院访问学者，现任首都经济贸易大学管理工程学院数据科学与大数据技术系讲师。她长期以数据科学与复杂系统理论为核心方法，聚焦交通行为分析、交通流理论、电动化与自动化交通等方向，系统探索复杂交通系统的运行规律与优化策略，致力于推动交通智能决策支持系统的理论创新与应用发展。研究注重理论与实践结合，成果发表于 Physica A: Statistical Mechanics and its Applications、Complex & Intelligent Systems、《系统管理学报》等国内外权威期刊，在数据驱动的交通系统分析与优化领域形成稳定研究特色。