1.一种电动汽车充电路径规划方法，其特征是，包括：获取电动汽车将要到达的拾取点和交付点位置信息，以及充电站位置信息；基于获取到的信息，利用预先构建的电动汽车充电路径规划模型进行路径规划，得到使得电动汽车的总路线数和总行驶距离最小的初始行驶充电路径；对所得到的初始行驶充电路径中的各路线弧进行简化；基于简化后的路线弧组合，利用广义目标函数计算最佳路径；在电动汽车行驶过程中，在起点以及每个充电站，依次进行实时充电规划，对初始充电路径进行优化，得到规划时刻之后的行驶充电路径；其中，所述对所得到的初始行驶充电路径中的各路线弧进行简化包括：通过收缩时间窗得到更合理的时间窗，然后生成简约图减少弧集，最后创建一个额外的稀疏图，由可能成为高质量解决方案候选的弧组成；定义有向图 V中元素称为顶点，A中元素称为弧，表示有向边；设V＝P∪D为表示发车点P和充电站D位置的顶点集合；路径开始和结束时的访问分别由顶点0和2n+1表示，每个顶点i∈V 0,2n+1 都与一个需求q i 相关，需求q i 对于i∈P来说是正的，对于i∈D来说是负的，对于其他来说是零；A表示不同的路线弧；所述收缩时间窗通过在提取的时间窗口和到交付的旅行时间定义一个时间间隔，在此时间间隔可以到达交付来实现；交付顶点i∈D的时间窗为：e i :＝max(e i ,e i-n +t i-n,i )l i :＝min(l i ,l i-n +t i-n,i )拾取顶点i∈P的时间窗为：e i :＝max(e i ,e i+n -t i,i+n )l i :＝min(l i ,l i+n -t i-n,i )式中e i 为在顶点i开始的最早服务时间；l i 为在顶点i开始的最近服务时间；简约图A'由不可行解构成，每条弧(i,j)∈A满足下述条件之一的即为不可行解：(i∈P)∩(j＝2n+1) (10)(j∈D)∩(i＝0) (11)(i∈D,j∈P)∩(j＝i-n) (12)i,j∈V∩e i +t ij >l j (13)式中，i为拾取顶点集合的点；j为交付顶点集合的点；前三式表明路径中的出发和到达顺序；最后一式由时间窗推导而来；其中，条件(10)(11)与路径上的出发与交付顺序有关，只要路径包含仓库以外的顶点时，将条件(10)(11)中删除的弧重新插入到A'中；条件(11)与i和j的时间窗有关；稀疏图A′ - 生成规则包括：在创建时使用两组弧，简约图A′不变，稀疏图 求解所述电动汽车充电路径规划模型的优化目标函数的线性松弛，且 每个路径变量 都与减小成本有关，如果路径包含在解决方案中，减小的成本就是优化目标函数增加的值；稀疏图A′ - 初始为空，往A′中反复添加具有最低分数的弧线直到|A′ - |＝min(|A′|,α·|A|)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述预先构建的电动汽车充电路径规划模型的优化目标函数及约束条件为：u i +q i -C(1-x ij )≤u j (4)0≤u j ≤C (5)式中，M表示一个足够大的数； 用来判断是否穿过每个路径(i,j) h ，当穿过路径时等于1，否则为0；x ij 表明在节点i和节点j之间选取任意弧，u i 和u j 分别代表到达顶点i和顶点j时的累计充电需求；y i 表示到达顶点i时剩下的电池电量； 表明顶点i到j之间消耗的电量；y j 表示到达顶点j时剩下的电池电量； 表示路径上可满足的最大充电量；P表示出发点的顶点集P＝{1,...,n}；D表示充电站的顶点集D＝{n+1,...,2n}；V＝P∪D表示出发点P和充电站D的集合；H(i，j)表示顶点i∈V 0 和j∈V 2n+1 之间充电路径的索引； 表示路径h中顶点i和j之间的距离； 表示车辆在路径h中顶点i和j之间的能量损耗； 表示从i到路径上第一个充电站所需能量； 表示从j到路径上最后一个充电站所需能量；C表示车辆容量；Q表示电池容量，q i 表示对顶点i的要求，若i∈P，则q i >0，若i∈D，则q i <0，若 则q i ＝0。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述利用广义目标函数计算最佳路径包括：使用广义目标函数f gen (S)来求解S，以获取最佳路径：其中S＝{r k |k∈K}，r k 为第k辆车的路径；f(S)为总行程距离，S的解表示为一组路径；能力z cap (S)、电池容量z batt (S)、时间窗z tw (S)、拾取和交付配对z pair (S)及拾取和交付优先z prec (S)的违反z x (S)是根据惩罚因素σ x 限定的，惩罚类型为x。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述实时充电规划的充电策略为：如果充电路线r满足能耗和时间窗的要求，则作为一个可行的充电计划；如果无法提供一个可行的充电计划，则首先减少对电池容量的限制，其次是对时间窗进行限制。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征是，所述进行实时充电规划，对初始充电路径进行优化包括：将遇到的所有可行路径存储在一个集合R中，将每条路径r∈R与一个二元决策变量x r 关联起来，该变量表示该路径是否是新解决方案的一部分，系数b ri 表示i∈P是否包含在r中，其对目标函数值的贡献为f(r)；令变量y i ＝1，即i∈P不是任何选定路线的一部分，让ζ i 作为动态更新的惩罚因子，实时规划阶段的优化目标函数如下：其中，目标函数为最小化路径成本和为服务请求的惩罚成本之和；第一个约束确保所有的路径都被覆盖；第二个约束限制路径数量为可用车辆数量；ζ i 设定到10000+1000λ i ，其中，λ i 是一个变量，用于计算在集合覆盖问题的解决方案中有多少次请求没有得到服务；y i 为二元决策变量；K为可用车辆数量。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-5任一项所述的电动汽车充电路径规划方法。
