请给出多阶段随机规划模型的框架代码，并给出注释

多阶段随机规划是一种处理不确定性的优化方法，适用于决策过程中的不确定性可以被描述为随时间发展的随机过程的情况。以下是一个简化的多阶段随机规划模型的框架代码示例，使用Python语言编写，假设使用的是一个通用的优化库，比如pyomo配合相应的求解器（如gurobi或cbc）来实现。

from pyomo.environ import *

# 定义模型
model = ConcreteModel()

# 定义阶段和场景树
stages = ['Stage1', 'Stage2', 'Stage3']  # 阶段示例
scenarios = ['Scenario1', 'Scenario2']   # 场景示例

# 定义决策变量
# 假设每个阶段都有决策变量x和y，以及随机变量omega来表示场景的权重
model.x = Var(stages, within=NonNegativeReals)
model.y = Var(stages, within=NonNegativeReals)
model.omega = Param(stages, scenarios, within=NonNegativeReals, default=1)

# 定义目标函数
def obj_expression(m):
    return sum(m.x[s] + m.y[s] for s in stages)
model.obj = Objective(rule=obj_expression, sense=minimize)

# 定义约束条件
def const_rule(m, s):
    return m.x[s] + m.y[s] <= 100
model.const = Constraint(stages, rule=const_rule)

# 定义随机参数和场景下对应的参数值
# 假设在Stage2和Stage3，参数a和b随场景变化
a = {'Stage2': {'Scenario1': 2, 'Scenario2': 3},
     'Stage3': {'Scenario1': 4, 'Scenario2': 5}}
b = {'Stage2': {'Scenario1': 3, 'Scenario2': 4},
     'Stage3': {'Scenario1': 5, 'Scenario2': 6}}

# 定义随机参数表达式
def random_param_expression(m, s):
    return sum(a[s][scen]*m.x[s] + b[s][scen]*m.y[s] for scen in scenarios)
model.random_param = Expression(stages, rule=random_param_expression)

# 定义场景对应的约束条件
def scenario_const_rule(m, s):
    return sum(m.omega[s, scen]*m.random_param[s] for scen in scenarios) <= 500
model.scenario_const = Constraint(stages, rule=scenario_const_rule)

# 求解模型
solver = SolverFactory('gurobi')
solver.solve(model)

# 打印结果
for s in stages:
    print(f"Stage {s} - x: {model.x[s].value}, y: {model.y[s].value}")

这个框架代码使用了pyomo库创建了一个多阶段随机规划问题的实例，并定义了决策变量、目标函数、约束条件以及随机参数的表达式。需要注意的是，代码示例是高度抽象的，实际应用中，你需要根据具体的优化问题来定义变量、参数和约束条件。