双层优化模型，求解思路是：首先对上层的决策变量编码，代人下层规划模型，通过求解下层模型的决策变量值，代入上层模型计算适应度值，然后进行交叉、变异、选择操作，最后求出最优解

协同移动边缘计算中联合卸载决策和资源分配的双层优化方法

针对综合能源系统规划运行时缺乏对负荷、可再生能源预测误差和购能价格波动不确定性的考虑，构建了基于粒子群优化-区间线性规划的双层优化模型，用于求解计及不确定性的综合能源系统规划问题。为了说明所提优化配置模型能够显著提高系统运行的灵活性，给出了评价系统参与需求响应项目的潜力指标，量化分析了系统在响应电网削负荷指标和应对购能价格变化方面的优势。算例结果不仅验证了所提模型的有效性和可行性，还表明了在能源互联替代的背景下，天然气价格和电负荷的波动直接影响能源服务公司的收益区间，可通过所提模型优化配置各类储能设备以提高能源利用率、抑制系统运营收益的波动。

matlab程序（yalmip+cplex）复现自《基于双层优化的微电网系统规划设计方法_刘振国》 规划设计是微电网系统核心技术体系之一。从分布式电源的综合优化(组合优化、容量优化)和分布式电源间的调度优化两个方面对其展开研究。根据分布式电源特性，提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划设计模型。上层优化采用基于 NSGA-II 的多目标遗传算法计算系统最优配置；下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运行方案。运用所建立模型，分别针对并网型和独立型微电网系统作了案例计算, 验证了所提方法的正确性。 关键词：微电网；双层优化；规划设计；MILP

混合储能兼具能量型储能与功率型储能的优势，针对混合储能在风电平抑中的配置问题，提出了一种基于元模型优化算法的混合储能双层优化配置方法。首先，利用小波分解对风电功率的原始数据进行分解，得到混合储能需要平抑的功率。然后，针对功率分配策略对混合储能容量配置的影响问题，提出一种混合储能容量嵌套式双层优化配置方法。该方法的内层为混合储能功率优化分配策略，以荷电状态、充放电功率为约束条件，以蓄电池总体充放电功率最小为目标函数，以提高蓄电池的使用寿命；外层以最小容量、最小功率为约束条件，以混合储能的全寿命周期年均成本最小为目标函数。针对多变量、非线性、计算密集型双层优化方法具有求解复杂、计算时间长等问题，提出基于元模型优化算法的优化求解方法。算例分析结果表明，所提优化配置方法可以在保持混合储能经济性最优的同时，有效避免蓄电池频繁充放电，从而提高了其使用寿命；相比于传统的启发式求解方法，基于元模型优化算法的优化求解方法的计算速度更快，所得优化配置结果更精确。

综合能源系统自由度分析相关数据

双层优化问题是一类具有挑战性的优化问题，包含两个层次的优化任务。在这些问题中，下层问题的最优解成为上层问题的可能可行候选。这样的要求使得优化问题难以解决，并使研究人员忙于设计能够有效处理该问题的方法。尽管付出了努力，但几乎没有任何有效的方法能够处理复杂的双层问题。本文介绍了基于最优下层变量相对于上层变量的二次近似的双层进化算法。该方法能够在相对较少的函数求值中处理具有不同复杂性的两层问题。来自经典优化的思想已经与进化方法混合，为一大类双层问题生成了一个有效的优化算法。在两组测试问题上对算法的性能进行了评估。第一组是最近提出的SMD测试集，其中包含复杂性可控的问题，第二组包含从文献中收集的标准测试问题。已经将所提出的方法与三个基准进行了比较，并且观察到性能增益是显著的。

计及风电最优逆鲁棒指标的双层优化调度策略

matlab精度检验代码BLEAQ2 版本于2017年4月22日上传 基于二次近似的双层进化算法的自述文件-版本2 快速执行指令： 在ulExternalProblem.m中编写上层优化任务 在llExternalProblem.m中编写较低级别的优化任务 xu和xl分别是上层和下层决策向量 在externalProblem.m中提供问题和算法参数 执行为：externalProblem（） 编写代码是为了在两个级别上实现最大化。 可行性为g（x）<= 0和h（x）= 0。 该代码还允许在更高级别处理多个目标。 在externalProblemMulti.m中检查示例实现 BLEAQ2 BLEAQ2是用于非线性双层优化问题的高效计算进化算法的第二版。 可从以下论文中找到有关该算法工作的更多信息。 Sinha，Ankur，Zhichao Lu，Kalyanmoy Deb和Pekka Malo，“基于多重映射的迭代逼近的双层优化”。 Journal of Heuristics（2019即将出版）。 Sinha，Ankur，Zhichao Lu，Kalyanmoy Deb和Pekka Mal