max M=615x+500y+(1-y)(1000+5x+9000y)-0.5x^2-4000y^2,求解使得M最大的x，y值，用python解决这一问题

要求解使得M最大的x和y值，可以使用Python中的优化库来实现。下面是使用SciPy库中的optimize模块进行求解的示例代码：

from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    return -(615*x[0] + 500*x[1] + (1-x[1])*(1000+5*x[0]+9000*x[1]) - 0.5*x[0]**2 - 4000*x[1]**2)

x0 = [0, 0]  # 初始值

bounds = ((None, None), (None, None))  # 变量边界

solution = minimize(objective, x0, bounds=bounds)

x_optimal = solution.x[0]
y_optimal = solution.x[1]
max_M = -solution.fun

print("最优解 x:", x_optimal)
print("最优解 y:", y_optimal)
print("最大值 M:", max_M)

在上述代码中，首先定义了目标函数 `objective`，即要最大化的函数。然后使用 `minimize` 函数来进行最优化求解，其中 `x0` 是初始值， `bounds` 是变量边界。最后输出最优解 `x_optimal` 和 `y_optimal`，以及最大值 `max_M`。

请注意，在使用求解器进行优化时，初始值的选择可能会影响结果。你可以根据具体问题的要求，调整初始值和变量边界以获得合理的结果。