主要研究上层函数及其约束函数不要求具有凸性和可微性，下层是关于下层决策变量是凸二次规划的双层规划模型，通过Karush-Kuhn-Tucher条件转化为一个单层规划，利用下层是正定二次规划，将下层的决策变量表示为关于Lagrangian乘子的表达式，从而降低了搜索空间的维数，设计了遗传算法，并通过数值实验表明该遗传算非常有效。