作为逐渐代替传统的化石燃料汽车,走进千家万户的电动汽车,具有节约资源、保护环境的优势。因此,各国政府和研究机构都对电动汽车的相关研究抱有重望。然而,电动汽车相比传统的化石燃料汽车有两个缺点,一是续航里程相较之下更短,二是配套的充电站设施分布不够完善。这两个缺点导致电动汽车在长途旅行时需要更加频繁地访问充电站,而选择不同的充电站、使用不同的充电策略充电又会带来不同的旅行时间花费和充电费用支出,这带来了旅行时间和充电费用难以平衡的问题。此外,借助充电站获取的额外信息,攻击者能更容易识别出特定电动汽车用户的轨迹,加大了用户轨迹隐私泄露的风险。因此,本文针对电动汽车用户长途旅行时频繁充电带来的问题,深入研究了路径优化和轨迹隐私保护方法,具体内容如下:（1）针对充电频繁导致的旅行时间和充电费用难以平衡的问题,本文提出了基于拓扑图预处理的蚁群路径优化算法。通过引入加权因子和折算因子,建立了综合成本优化模型,满足了电动汽车用户对旅行时间和充电费用的自主选择。根据到达时间、电池容量以及充放电互斥约束,构建了算法拓扑图,并根据充电站节点简化拓扑图,以减少算法运行时间,提高执行效率。基于算法拓扑图,设计了蚁群的寻路策略,求解出旅行时间和充电费用的综合最优解,满足综合成本优化模型的最优出行路径。（2）针对充电频繁使得更多的充电站“提供”了更多的额外信息,从而加大了电动汽车用户轨迹隐私泄露的问题,本文提出了基于充电站区域划分的k-匿名轨迹隐私保护算法。考虑轨迹等价类划分,基于充电站区域的σ（R）约束条件,对轨迹等价类进行优化,降低识别特定轨迹的概率。综合轨迹间相似度和轨迹间距离,计算边权重值,构建轨迹隐私图。结合最小生成树算法,求解出基于充电站区域的k-匿名集合,保障电动汽车用户使用基于拓扑图预处理的蚁群路径优化过程中的轨迹隐私。