随着石油能源短缺和环境污染问题越来越突出,电动汽车由于环保节能而受到社会的关注。电动汽车提供拼车服务既节能环保又提高了车辆利用率,但由于电池技术的制约,必须考虑充电问题。关于拼车调度和电动汽车充电的研究有很多,然而很少有文章结合运输和充电一起进行研究,以保证电动汽车长期稳定地提供服务。在本文中,将结合运输和充电的问题进行研究,在完成运输任务的前提下,最小化充电成本并且保证车辆收益公平。首先本文研究了静态信息下的运输调度和充电规划问题。静态信息是指乘客的出行需求和实时电价是提前已知的。本文将调度规划分为三步处理。第一步是利用插入算法将出行需求划分为合乘的集合。第二步将充电问题建模为整数线性规划,在保证能完成运输任务的约束下最小化充电成本。第三步基于公平原则设计了运输和充电的任务分配算法。考虑到信息可能不是静态已知的情况。本文针对出行需求未知问题提出了基于LSTM模型的出行需求预测方法。另外,针对实时电价变动,本文定义了实时电价与用电量的分段线性关系,并分析了电力用户的需求响应行为,建模了电动汽车和电力用户间的博弈,提出了基于double oracle的最佳策略求解算法。本文利用了纽约市真实的出行数据进行了仿真实验,表明了静态信息下的模型和算法的可行性,通过对比实验也表明本文分配方案的公平性。出行需求预测也得到了比较准确的预测结果。此外,实验也显示了基于实时电价下的充电模型不仅能够降低电动汽车的充电成本,还能维护电网的平稳运行。