max Π=6(5I+500L)+(1-L)(1000+5I+9000L)-0.5I²-4000L²求解使得M最大的I,L值，用python解决这一问题

要求解使得M最大化的I和L值，我们可以使用Python中的优化算法来解决这个问题。在这里，我们将使用SciPy库中的optimize模块来进行最优化。

首先，我们需要定义目标函数Π(I, L)。然后，我们可以使用`scipy.optimize.minimize`函数来找到使得目标函数最大化的I和L值。

下面是用Python代码解决这个问题的示例：

from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    I, L = x[0], x[1]
    return -6*(5*I+500*L)+(1-L)*(1000+5*I+9000*L)-0.5*I**2-4000*L**2

# 设定初始值
x0 = [0, 0]

# 定义约束条件
constraints = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[0]},  # I >= 0
               {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[1]})  # L >= 0

# 进行优化
result = minimize(objective, x0, constraints=constraints)

# 输出结果
I_optimal, L_optimal = result.x[0], result.x[1]
max_profit = -result.fun

print(f"最大利润: {max_profit}")
print(f"I的最优值: {I_optimal}")
print(f"L的最优值: {L_optimal}")

这段代码会输出最大利润以及对应的最优的I和L值。请注意，由于目标函数是非凸的，所以可能存在多个局部最优解。因此，此解法只能找到局部最优解，而不一定是全局最优解。