求解双层规划问题可以采用多种软件和方法。以下是一些常用的软件和算法：
Matlab
迭代算法：通过上下层相互迭代，直至收敛。
BLABD算法：基于差分的双层线性近似算法。
遗传算法（GA）：用于解决上层问题，并通过多目标序列比对算法（MSA）解决下层问题。
Python
Gurobi：一个强大的数学优化库，可以通过Python接口求解数值双层优化问题。
Excel
规划求解工具：Excel中的加载项，可以求解在约束条件下目标单元格的最优值。
其他软件
LINGO、 MATLAB的优化工具箱等也常用于求解双层规划问题。
建议
选择合适的工具：根据问题的复杂性和个人熟悉程度选择合适的软件。Matlab适合快速原型设计和算法实现，Python适合大规模优化问题和需要编写自定义代码的情况，Excel适合简单的线性或非线性规划问题。
算法选择：对于非线性问题，可以考虑使用BLABD算法或遗传算法。对于线性问题，Excel的规划求解工具可能已经足够。
验证和测试：在求解双层规划问题时，务必验证和测试算法的正确性和效率，以确保得到满意的结果。
通过这些方法和工具，可以有效地求解双层规划问题。