1.一种电动出租车充电网络规划方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电动出租车充电网络规划方法，其特征在于：在步骤1)中，充电站规划区域信息包括道路长度和交汇点坐标信息；电动出租车参数包括汽车型号、电池容量和平均行驶速度；充电站参数包括充电机数量、功率和同时率；获取信息还包括：获取信息还包括：出租车司机的空驶时间成本和出租车订单信息，出租车订单信息包括起点信息和终点信息。
3.根据权利要求2所述的一种电动出租车充电网络规划方法，其特征在于：在步骤2)中，电动出租车充电网络规划模型函数为：
4.根据权利要求3所述的一种电动出租车充电网络规划方法，其特征在于：充电行为总体时间消耗成本t为：
5.根据权利要求4所述的一种电动出租车充电网络规划方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的一种电动出租车充电网络规划方法，其特征在于：在步骤3)中，充电站数量选取的策略是根据区域内电动汽车充电功率总需求来进行规划；在电动汽车总数量nev，所选车型电池额定容量w已知的情况下，可计算得出区域内电动汽车充电需求的总量；结合充电站最高容量限额smax与最低容量限额smin，可得充电站数量选取范围如式(2)所示
7.根据权利要求6所述的一种电动出租车充电网络规划方法，其特征在于：在步骤4)中，根据初始化随机充电站的坐标计算初始方案的适应度函数值，通过对位置编码的选择、交叉、变异操作进行随机变换，对随机方向上进行寻优生产下一代种群；选择操作是将适应度函数低的个体遗传到下一代，即综合成本低的充电站分布方案保留继续参与寻优；交叉操作是将两个经过选择操作相对优的个体的位置编码进行部分交换，新生成的个体继承原个体的优点，即可能新生成的一个充电站布局方案综合了两个方案的优点；变异则是将各个相对优的个体进行位置编码的随机变异，使新个体在现有个体附近寻优，即将各个相对优的充电站布局方案进行自身周边随机方向的微调寻优；通过计算新种群的适应度函数来评价位置编码所代表的充电站分布方案是否优化，当满足迭代条件时输出最优充电站方案，否则继续对生成的种群位置编码进行选择、交叉、变异操作进行循环，直到满足迭代条件为止。