我用lingo怎么只能解两个待定变量的多项式优化问题？

程氏樱困序有颂答几个语法错误，修改后选歼念择全局最优解求解，可以得到全局最优准确答案：

1、源程序如下：

model:

sets:

C1/1..80/:j

endsets

data:

j=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8,1.9,2.0,2.1,2.2,2.3,2.4,2.5,2.6,2.7,2.8,2.9,3.0,3.1,3.2,3.3,3.4,3.5,3.6,3.7,3.8,3.9,4.0,4.1,4.2,4.3,4.4,4.5,4.6,4.7,4.8,4.9,5.0,5.1,5.2,5.3,5.4,5.5,5.6,5.7,5.8,5.9,6.0,6.1,6.2,6.3,6.4,6.5,6.6,6.7,6.8,6.9,7.0,7.1,7.2,7.3,7.4,7.5,7.6,7.7,7.8,7.9,8.0

enddata

min=@sum(C1:((1+(2*a*j+3*b*j^2+4*c*j^3+5*d*j)^2)^0.5)*0.1)

((1+(16*a+3*b*8^2+4*c8^3+5*d*8^4))^2)^0.5=2.4

((1+(16*a+24*b^2+32*c^3+5*d))^2)^0.5>6

end

2、结果如下

Global optimal solution found.

Objective value: 2033.481

Objective bound: 2033.481

Infeasibilities: 0.000000

Extended solver steps: 3

Total solver iterations: 653

Variable ValueReduced Cost

A 0.8750000E-010.000000

B0.00000035781.82

C 0.48274470.000000

D0.0000003760357.

C80.0000000.000000

J( 1) 0.10000000.000000

J( 2) 0.20000000.000000

J( 3) 0.30000000.000000

J( 4) 0.40000000.000000

J( 5) 0.50000000.000000

J( 6) 0.60000000.000000

J( 7) 0.70000000.000000

J( 8) 0.80000000.000000

J( 9) 0.90000000.000000

J( 10)1.0000000.000000

J( 11)1.1000000.000000

J( 12)1.2000000.000000

J( 13)1.3000000.000000

J( 14)1.4000000.000000

J( 15)1.5000000.000000

J( 16)1.6000000.000000

J( 17)1.7000000.000000

J( 18)1.8000000.000000

J( 19)1.9000000.000000

J( 20)2.0000000.000000

J( 21)2.1000000.000000

J( 22)2.2000000.000000

J( 23)2.3000000.000000

J( 24)2.4000000.000000

J( 25)2.5000000.000000

J( 26)2.6000000.000000

J( 27)2.7000000.000000

J( 28)2.8000000.000000

J( 29)2.9000000.000000

J( 30)3.0000000.000000

J( 31)3.1000000.000000

J( 32)3.2000000.000000

J( 33)3.3000000.000000

J( 34)3.4000000.000000

J( 35)3.5000000.000000

J( 36)3.6000000.000000

J( 37)3.7000000.000000

J( 38)3.8000000.000000

J( 39)3.9000000.000000

J( 40)4.0000000.000000

J( 41)4.1000000.000000

J( 42)4.2000000.000000

J( 43)4.3000000.000000

J( 44)4.4000000.000000

J( 45)4.5000000.000000

J( 46)4.6000000.000000

J( 47)4.7000000.000000

J( 48)4.8000000.000000

J( 49)4.9000000.000000

J( 50)5.0000000.000000

J( 51)5.1000000.000000

J( 52)5.2000000.000000

J( 53)5.3000000.000000

J( 54)5.4000000.000000

J( 55)5.5000000.000000

J( 56)5.6000000.000000

J( 57)5.7000000.000000

J( 58)5.8000000.000000

J( 59)5.9000000.000000

J( 60)6.0000000.000000

J( 61)6.1000000.000000

J( 62)6.2000000.000000

J( 63)6.3000000.000000

J( 64)6.4000000.000000

J( 65)6.5000000.000000

J( 66)6.6000000.000000

J( 67)6.7000000.000000

J( 68)6.8000000.000000

J( 69)6.9000000.000000

J( 70)7.0000000.000000

J( 71)7.1000000.000000

J( 72)7.2000000.000000

J( 73)7.3000000.000000

J( 74)7.4000000.000000

J( 75)7.5000000.000000

J( 76)7.6000000.000000

J( 77)7.7000000.000000

J( 78)7.8000000.000000

J( 79)7.9000000.000000

J( 80)8.0000000.000000

RowSlack or Surplus Dual Price

12033.481 -1.000000

20.000000183.6491

3 0.4671551E-08 -187.6680

sets:

aa/早绝掘1..23/陆核宏丛:x,p,s,t

endsets

max=@sum(aa:x*p*t)@sum(aa:x*s)<S

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