双层规划模型求解算法 Python 代码示例

下面是一个简单的双层规划模型求解算法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def upper_level_objective(x, y):
    return x**2 + x*y + y**2

def upper_level_constraint(x, y):
    return x + y - 1

def lower_level_objective(x, y):
    return x**2 + x*y + y**2

def lower_level_constraint(x, y):
    return x + y - 1

def solve_double_layer_model():
    # 初始化上层变量和约束
    x0 = np.array([0.5, 0.5])
    upper_constraint = {'type': 'eq', 'fun': upper_level_constraint}

    # 上层问题求解
    upper_solution = minimize(upper_level_objective, x0, constraints=upper_constraint)

    # 获取上层问题的解
    x_star = upper_solution.x

    # 初始化下层变量和约束
    y0 = np.array([0.5, 0.5])
    lower_constraint = {'type': 'eq', 'fun': lower_level_constraint}

    # 下层问题求解
    lower_solution = minimize(lower_level_objective, y0, constraints=lower_constraint)

    # 获取下层问题的解
    y_star = lower_solution.x

    return x_star, y_star

# 调用求解函数
x_star, y_star = solve_double_layer_model()
print('上层变量的解：', x_star)
print('下层变量的解：', y_star)

这个示例代码中，上层问题和下层问题的目标函数和约束函数可以根据实际需求进行定义和修改。在这个例子中，上层问题和下层问题的目标函数都是二次函数，约束条件都是线性约束，使用scipy.optimize.minimize函数来进行求解。最后，打印出上层变量和下层变量的解。