双层优化入门资料：基本原理和求解方法
简介
双层优化问题（Bilevel Programming Problems），也被称为双层规划，最早由Stackelberg于1934年在经济学相关研究中提出，因此也被称为Stackelberg问题。双层规划问题一般具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。对于小规模线性双层优化问题，通过迭代也无法求出问题的解，实际我们要解决的问题一般都不会这么简单，通常规模比较大，或者模型中存在非线性，一般来说很难通过简单的迭代法进行求解，需要考虑其他方法。
实际上，双层优化问题是一个 NP 难问题，通常采用的方式是利用 KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件将双层优化转换为单层优化问题。本文介绍了双层优化的原理与求解方法，详细介绍了KKT条件在双层优化中的使用方法，并提供了相应的Matlab代码供参考学习。
内容概述
- 双层优化问题的基本原理：介绍双层优化问题的定义、特点及其在实际应用中的重要性。
- KKT条件在双层优化中的应用：详细解释如何利用KKT条件将双层优化问题转换为单层优化问题。
- 求解方法：提供具体的求解步骤和算法，帮助读者理解和掌握双层优化问题的求解过程。
- Matlab代码示例：提供相关的Matlab代码，供读者参考和学习。
使用方法
- 阅读文档：首先阅读提供的文档，了解双层优化问题的基本原理和求解方法。
- 运行代码：下载并运行提供的Matlab代码，通过实际操作加深对双层优化问题的理解。
- 实践应用：尝试将所学知识应用到实际问题中，解决具体的双层优化问题。
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