近几年,博弈论和强化学习成为了当今社会非常热门的研究领域。它们作为最策略分析和优化的研究方法,可以用于我国新能源汽车产业补贴策略研究,以解决我国政府对新能源汽车补贴所造成的问题。但是,目前对强化学习在新能源汽车补贴策略中的研究较少。此外,虽然博弈论在新能源汽车补贴策略中的有一定应用,但是目前博弈论在新能源汽车补贴策略中的研究仍存在很多不足,其中,较为明显有两点,第一点,大多数研究建立的博弈模型,情景比较单一,没有考虑新能源汽车市场的多样性。第二点,大部分研究都基于已有方法进行,对策略评价和优化的方法研究较少。针对以上问题,本文主要以新能源汽车市场为背景,基于博弈论和强化学习,对不同情况的政府补贴策略评价方法与策略优化方法进行了研究,并将其在我国新能源汽车补贴策略和其他策略优化问题中进行了应用。本文首先基于博弈论,通过构建“双对等”企业博弈过程和“一强一弱”企业博弈过程,对“双对等”情况下和“一强一弱”情况下的政府补贴策略评价方法进行了研究。接着以新能源汽车市场为背景,对新能源汽车市场的渗透模型进行了研究,提出了新能源汽车市场中政府与新能源汽车企业的动态博弈过程,并通过结合政企动态博弈过程和强化学习模型,对政府补贴策略的优化方法进行了研究。然后,应用所提的政府补贴策略评价方法和补贴策略优化方法,对我国新能源汽车补贴政策的有效性和新能源汽车的最优补贴策略进了研究。最后,为了探索本文所提策略优化方法的更多用途,对所提策略优化方法的拓展应用进行了研究。本文经过细致研究后取得如下成果:（1）提出了“双对等”情况下和“一强一弱”情况下政府补贴策略的评价方法。（2）提出了一种动态博弈方法和一种有效且具有多适用性的策略优化方法。（3）证明了我国“双积分”政策不仅对新能源汽车市场的发展有积极的促进作用,而且对有较强实力的新能源汽车企业收益的增加有积极的促进作用。而且,还发现了“双积分”政策中,一些参数对新能源车产量、NEV积分和CAFC积分的具体影响。（4）提出了不同情景下,将来政府对新能源汽车和充电桩的最优补贴策略。