请教这个简单的LINGO程序，为什么结果不正确

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程序如下：

model:
min=1.0341*w1+1.1131*w2+5.771*w3+0.8000*w4;
w1^2+w2^2+w3^2+w4^2=1;
end

运行结果如下：
Local optimal solution found.   Objective value:                              5.771000   Extended solver steps:                               5   Total solver iterations:                            30

                       Variable           Value        Reduced Cost                             W1        0.000000            1.034100                             W2        0.000000            1.113100                             W3        1.000000            0.000000                             W4        0.000000           0.8000000
                            Row    Slack or Surplus      Dual Price                              1        5.771000           -1.000000                              2        0.000000           -2.885500
这个结果显然是不对的
本人刚开始学LINGO，不知道问题在哪，还请大牛们帮忙，谢谢！

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关键词：lingo Lin ING NGO iterations solution 程序

W1        0.000000            1.034100
W2        0.000000            1.113100
W3        1.000000            0.000000
W4        0.000000           0.8000000

主要结果是这个，这显然不对

大牛们帮帮忙啊，有人知道这是怎么回事么？

第一组解：0 0 1 0

nb402 发表于 2013-10-28 17:06
第一组解：0 0 1 0

但是这组解显然不是最优的啊，我取（0，0，0，1）不比这个的目标函数值还小么

大侠知道是怎么回事吗？

  如果你的变量全为非负的话，仅需勾选Global Sovler,求解结果如下：  Global optimal solution found.
  Objective value:                             0.8000000
  Objective bound:                             0.8000000
  Infeasibilities:                             0.1776357E-14
  Extended solver steps:                               1
  Total solver iterations:                            96


                       Variable           Value        Reduced Cost
                             W1        0.000000            1.034100
                             W2        0.000000            1.113100
                             W3        0.000000            5.771000
                             W4        1.000000            0.000000

                            Row    Slack or Surplus      Dual Price
                              1       0.8000000           -1.000000
                              2        0.000000          -0.4000000