dx/dt=160-0.16*x(t)-(0.4*x(t)*y(t))/(1+0.5*z(t)),dy/dt=(0.4*e^(-0.12*t1)*x*(t-t1)*y(t-t1))/(1+0.5*z*(t-t1)-0.5*y(t)-0.1*y(t)*z(t),dz/dt=0.2*y(t-0.5)-0.4*z(t)

好的，根据你提供的微分方程组形式，我们可以使用向后欧拉方法进行求解。以下是一个示例代码实现：

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
from scipy.integrate import odeint

def derivs(u, t):
    x, y, z = u
    dxdt = 160 - 0.16*x - (0.4*x*y)/(1 + 0.5*z)
    dydt = (0.4*np.exp(-0.12*t1)*x*(t-t1)*y)/(1 + 0.5*z*(t-t1) - 0.5*y - 0.1*y*z)
    dzdt = 0.2*y(t-0.5) - 0.4*z
    return [dxdt, dydt, dzdt]

def solve_equations():
    t_start = 0
    t_end = 10
    num_points = 100

    t = np.linspace(t_start, t_end, num_points)
    u_init = [0, 0, 0]  # Initial conditions for x, y, z

    # Solve the differential equations
    u_sol = odeint(derivs, u_init, t)

    return u_sol

# Main code
u_sol = solve_equations()
print(u_sol)

请注意，以上代码使用了SciPy库中的`odeint`函数来求解微分方程组。你可以根据需要调整时间范围、初始条件等参数。输出的结果`u_sol`是一个包含微分方程组解的数组。

希望以上代码能够帮到你！如果有任何问题，请随时提问。