内容概要：本文详细介绍了双层规划中的KKT条件，包括公式的推导、强对偶理论的应用以及将双层规划转化为单层规划的方法。文章首先解释了双层规划的基本概念，接着逐步推导了KKT条件的具体公式，并通过实例展示了如何利用KKT条件解决具体的优化问题。此外，还探讨了如何通过强对偶理论简化双层规划问题，并提供了Python代码示例进行验证。文中强调了处理互补松弛条件的技巧，如使用松弛技巧提高数值稳定性，以及在实际应用中如何选择合适的求解器。 适合人群：对数学优化、运筹学有一定基础的研究人员和技术开发者，尤其是从事双层规划研究或相关领域的工程师。 使用场景及目标：适用于需要理解和应用双层规划KKT条件的实际项目中，帮助读者掌握如何将复杂的双层规划问题转化为更容易求解的单层问题，同时确保求解过程中保持数值稳定性和准确性。 其他说明：文章不仅提供理论推导，还结合了大量Python代码示例，便于读者动手实践并加深理解。

MATLAB代码：基于雨流计数法的源-荷-储双层协同优化配置 关键词：双层规划 雨流计算法 储能优化配置 参考文档：《储能系统容量优化配置及全寿命周期经济性评估方法研究》第三章 仿真平台：MATLAB CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个源荷储优化配置的问题，采用双层优化，外层优化目标的求解依赖于内层优化的储能系统充放电曲线，基于储能系统充放电曲线，采用雨流计数法电池健康状态数学模型，对决策变量储能功率和容量的储能系统寿命年限进行评估；内层储能系统充放电曲线的优化受外层储能功率和容量决策变量的影响，不同的功率和容量下，储能装置的优化充放电功率曲线存在差异。

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

调用pyomo和pao求解双层规划数值模型, 资源中文档有多个数值双层模型和求解结果. 并对其中一个编写了代码. 简单修改代码, 即可适用新的模型.

双层规划模型的遗传算法求解的Matlab源码.doc

在考虑物流网络宏观决策部门和客户双方利益的基础上,建立物流配送中心双层规划的选址模型.此类问题大多属于非凸优化问题,现有的求解算法存在算法复杂度及计算效率问题.基于进化博弈及多目标优化非支配排序的思想设计层次粒子群算法,通过两个粒子群算法的交互迭代求解物流配送中心双层规划选址问题.通过测试算例验证算法的有效性.

该资源采用python编写，通过调用gurobi对数值双层优化问题进行求解，是学习双层规划的绝佳材料。

论文研究-城市道路单行系统布局优化的双层规划模型和混合算法.pdf,  研究了基于出行者路径选择行为的单行道布局优化问题.借助于双层规划思想,以最小化研究区域内的总旅行时间为交通管理者的决策目标,建立了单行道布局优化的混合整数非线性规划模型,用0-1变量表征路段单行与否,用Logit型随机用户均衡网络模型刻画在交通管理者确定的某一单行道布局方案下的网络均衡流量模式.设计了GA-MSA组合式算法, 其中遗传算法求解上层问题,MSA算法求解在上层给定的单行布局方案下的路段均衡流量模式.为使初始化和遗传操作得到的染色体可行, 设计了相应的染色体修复程序.算例分析验证了用定量化方法优化单行道布局的必要性,参数敏感度分析解析了参数取值对优化结果的影响趋势和程度.

论文研究-求解双层规划模型的粒子群优化算法 .pdf,

基于双层规划的出租车补贴方案研究报告论文.doc