为了解决复杂电力-交通耦合系统下大量电动汽车(electric　vehicle,EV)充电带来的充电花费高,充电站资源利用不充分以及大量电动汽车负荷并网造成电网不稳定等系列问题,兼顾电动汽车、充电站、电网多主体利益提出了一种多智能体图强化学习算法优化电动汽车充电引导策略.首先,在电力-交通耦合系统下构建了以EV充电时间成本和经济成本、充电站不均衡度和电网平均电压偏移为多目标的EV快速充电需求模型,然后,构建了一种具有双时间尺度的实时在线充电路径引导框架,其中慢时间尺度上采用二阶锥优化求解配电网最优潮流获得节点边际电价,快时间尺度上提出了多智能体图强化学习算法求解电动汽车充电策略.在此基础上,为了保护EV用户隐私性,提出了独立信息模块提取电动汽车信息的特征处理方法.最后,在某区域25节点交通网络和IEEE　33节点电力系统上进行了仿真验证.仿真结果表明,相比最短路径法,所提出的多智能体图强化学习算法能够有效减小电动汽车用户的时间花费和经济成本,促进充电站均衡运营以及减少电压偏移.此外还验证了所提多智能体图强化学习算法能够适应不同充电需求的场景,具有较好的扩展性.