双层优化模型python代码

双层优化模型的Python代码可以参考以下示例：

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。