PROC NLP

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请教各位大虾：
解决一个问题时，发现用PROC NLP对同一组数据进行优化，发现前后每次运行的结果不相同，是与初始值有关吗？
如果不是，那会有什么原因导致的呢？
期待热心的高手帮忙解答。大概如下（因为数字是用宏变量替换的，所以看起来很不爽，大家理解下）：

1. proc nlp outest = OutData;
   
2.     max Sharp;
   
3.     parms W1 W2 W3 W4 W5;
   
4.     Rf = 0.035; *--无风险利率;
   
5.     SigmaSquare1  = W1*W1*0.0376922483*0.0376922483 + W2*W2*0.0363280264*0.0363280264 + W3*W3*0.0353578932*0.0353578932 + W4*W4*0.0324964514*0.0324964514 + W5*W5*0.0309305537*0.0309305537;
   
6.    SigmaSquare21 = 2*(W1*W2*0.699465271*0.0376922483*0.0363280264 + W1*W3*0.5697270077*0.0376922483*0.0353578932 + W1*W4*0.2465877023*0.0376922483*0.0324964514 + W1*W5*0.4014381566*0.0376922483*0.0309305537);
   
7.    SigmaSquare22 = 2*(W2*W3*0.6638612802*0.0363280264*0.0353578932 + W2*W4*0.2247782741*0.0363280264*0.0324964514 + W2*W5*0.3952689626*0.0363280264*0.0309305537);
   
8.   SigmaSquare23 = 2*(W3*W4*0.1661923447*0.0353578932*0.0324964514 + W3*W5*0.3295817699*0.0353578932*0.0309305537);
   
9.   SigmaSquare24 = 2*(W4*W5*0.3893912498*0.0324964514*0.0309305537);
   
10.   SigmaSquare = SigmaSquare1 + SigmaSquare21 + SigmaSquare22 + SigmaSquare23 + SigmaSquare24;
    
11.   Return = W1*0.0025495781 +  W2*0.0020532864 + W3*0.0020421431 + W4*-0.0018462873168 + W5*0.0003627019;
    
12.   Sharp = (Return - Rf)/sqrt(SigmaSquare);
    
13.    bounds 0 <= W1 <= 1,
    
14.                 0 <= W2 <= 1,
    
15.                 0 <= W3 <= 1,
    
16.                 0 <= W4 <= 1,
    
17.                 0 <= W5 <= 1;
    
18.    lincon W1 + W2 + W3 + W4 + W5 = 1;run;
    
19. quit;

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关键词：NLP ROC Square RETURN Bounds SAS proc NLP

看不懂，太多代码了，帮顶了