双层优化是运筹学中的一种优化方法，在实际生活中应用极其广泛，吸引了许多专家、学者的眼光。近年来有不少关于双层优化的文献，进行了算法上的研究和创新。这种学术热潮还在继续，双层规划理论正在逐步形成运筹学中新的理论分支。　　双层规划问题(BLPP)和带均衡约束的数学问题(MPEC)是双层优化的两个模型。BLPP模型是以上下两层规划的形式表示双层优化，上下层均有自己的目标函数和约束条件。MPEC模型表示的双层优化，是把下层优化以变分不等式的约束出现在上层优化中。这两个模型可以应用于经济、国防、市场和工程等各种领域中。但是因为BLPP和MPEC的非光滑性和非凸性，吸引了无数学者研究其算法。即使它们是线性的，也是很强的NP-hard问题，这就给求解带来了难度。　　在交通网络设计中，带用户均衡约束的交通网络优化问题(TNO-UEC)，是双层优化，含义是在上层决策者进行交通网络优化的同时，考虑到下层用户的路径选择行为。BLPP和MPEC这两个模型可以很好的表示TNO-UEC问题。BLPP可以表示一类的TNO-UEC问题，这里需要找到最优的决策变量来优化不同的交通系统性能函数，同时考虑到网络用户的选择路径的行为方式。MPEC可以表示更加广泛的TNO-UEC问题。因为TNO-UEC的框架很特殊，许多研究成果不能直接应用于BLPP和MPEC中。相比较，MPEC模型比BLPP模型更难于求解。　　值函数的应用是交通网络优化的巨大进步。值函数有许多优良的性质，如连续可微性。应用值函数能把下层优化转化成等式约束，从而使双层优化TNO-UEC问题转变成单层连续可微的规划。本文就是考虑一般TNO-UEC问题的统一MPEC模型，先把MPEC模型转化成BLPP模型，再利用值函数把原规划转变成单层连续可微的规划。本文的创新在于构造了一个间隙函数，它是两个值函数之差。因为引入了间隙函数，就可以省略去用户均衡问题的约束条件，那么原规划只有一个等式约束。这时再利用罚函数算法，就等价于求无约束的极值问题，这就极大的简单了求解过程。于是本文分别设计了简单罚函数算法和增广拉格朗日罚函数算法。　　本文的第二部分，描述了物流管理中的双层优化。对于一个工厂来说，优化产品运输成本是最重要的，其次还需要考虑运输时间或者运输距离。在物流管理的双层优化模型中，优化上层运输时间或运输距离的同时，需要考虑下层运输成本的优化。对于单层的运输问题，闭回路算法是非常有效的。本文在此基础上，针对双层运输模型提出了新的算法——双费用闭回路算法，并通过算例证明了算法的优越性。　　通过交通网络管理和物流管理这两个方面对双层优化的论述，明确了双层优化的概念，了解了双层优化的应用，并掌握了一些相关的算法。