双层优化模型的Python代码可以参考以下示例： ```python import gurobipy as gp from gurobipy import GRB # 创建模型 model=gp.Model("双层优化模型") # 定义上层变量 x=model.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x") y=model.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="y") # 定义上层目标函数 model.setObjective(x + y, GRB.MAXIMIZE) # 定义上层约束条件 model.addConstr(x + 2 * y <=4, "c1") model.addConstr(2 * x + y <=5, "c2") # 定义下层问题 submodel=gp.Model("下层优化模型") # 定义下层变量 u=submodel.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="u") v=submodel.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="v") # 定义下层目标函数 submodel.setObjective(u + v, GRB.MAXIMIZE) # 定义下层约束条件 submodel.addConstr(u + v <=3, "c3") # 将下层问题添加为上层模型的约束条件 model.addConstr(x + u <=2, "c4") model.addConstr(y + v <=3, "c5") # 求解上层模型 model.optimize() # 输出上层模型的最优解 print("上层模型最优解:") for v in model.getVars(): print(v.varName, v.x) # 求解下层模型 submodel.setObjective(u - v, GRB.MAXIMIZE) submodel.optimize() # 输出下层模型的最优解 print("下层模型最优解:") for v in submodel.getVars(): print(v.varName, v.x) ``` 这是一个简化的示例代码，可以根据实际问题进行相应的修改。请注意，这个代码示例使用了gurobipy库来进行数值优化求解。另外，代码中的变量、目标函数和约束条件可以根据具体问题进行调整。