请问怎么用lingo求解？帮帮忙！！！
方法一：
model:
sets:
Level/1..3/: P, U, Goal; !有3个优先级别;
Variable/1..4/: x; !有4个变量;
Sn/1..5/: g, dp, dm; !有5个柔性目标约束;
Sc(Sn, Variable): C; !柔性约束系数矩阵(5×4矩阵);
W(Level, Sn): Wp, Wm; !偏差权重矩阵(3×5矩阵);
endsets
data:
P=? ? ?; !对优先级P赋值;
Goal=? ? 0; !Goal(i)为第i(≤2)个优先级时最优目标值，注:Goal(3)不起作用;
g=20 20 150 20 900; !柔性约束常数项矩阵;
C=1 0 1 0 !柔性约束系数矩阵;
0 1 0 1
3 4 0 0
0 0 3 4
10 8 9 7;
Wp=0 0 1 0 0 !正偏差权重矩阵;
0 0 0 1 0
0 0 0 0 0;
Wm=1 1 1 0 0 !负偏差权重矩阵;
0 0 0 0 0
0 0 0 0 1;
enddata
min=@sum(Level(i):P(i)*U(i)); !目标函数;
@for(Level(i):U(i)=@sum(Sn(j):Wp(i,j)*dp(j)+Wm(i,j)*dm(j))); !求偏差矩阵U;
@for(Sn(j):@sum(Variable(k):C(j,k)*x(k))+dm(j)-dp(j)=g(j)); !柔性约束;
@for(Level(i)|i#lt#@size(Level):@bnd(0,U(i),Goal(i))); !偏差限定在最优值范围内;
end
第一级目标计算，P(1),P(2),P(3)分别输入1,0,0，Goal(1)与Goal(2)输入两个较大的值（例如1000），表明这两项约束不起作用．结果如下：
Global optimal solution found.
Objective value: 0.000000
Variable Value Reduced Cost
P( 1) 1.000000 0.000000
P( 2) 0.000000 0.000000
P( 3) 0.000000 0.000000
U( 1) 0.000000 1.000000
U( 2) 1000.000 0.000000
U( 3) 520.0000 0.000000
X( 1) 20.00000 0.000000
X( 2) 22.50000 0.000000
X( 3) 0.000000 0.000000
X( 4) 0.000000 0.000000
第一级最优偏差为0，进行第二论计算
第二级目标计算，P(1),P(2),P(3)分别输入0,1,0，由于第一级最优偏差为0，因此Goal(1)输入0，Goal(2)输入较大的值（例如1000）．结果如下：
Global optimal solution found.
Objective value: 0.000000
Variable Value Reduced Cost
P( 1) 0.000000 0.000000
P( 2) 1.000000 0.000000
P( 3) 0.000000 0.000000
U( 1) 0.000000 0.000000
U( 2) 0.000000 0.000000
U( 3) 520.0000 0.000000
X( 1) 20.00000 0.000000
X( 2) 22.50000 0.000000
X( 3) 0.000000 0.000000
X( 4) 0.000000 0.000000
第二级最优偏差为0，进行第三论计算
第三级目标计算，P(1),P(2),P(3)分别输入0,0,1，由于第一、二级最优偏差都为0，因此Goal(1)与Goal(2)输入0．结果如下：
Global optimal solution found.
Objective value: 445.0000
Variable Value Reduced Cost
P( 1) 0.000000 0.000000
P( 2) 0.000000 0.000000
P( 3) 1.000000 0.000000
U( 1) 0.000000 -5.333333
U( 2) 0.000000 -3.083333
U( 3) 445.0000 0.000000
GOAL( 1) 0.000000 0.000000
GOAL( 2) 0.000000 0.000000
X( 1) 30.00000 0.000000
X( 2) 15.00000 0.000000
X( 3) 0.000000 0.2500000
X( 4) 5.000000 0.000000
DP( 1) 10.00000 0.000000
DP( 2) 0.000000 5.333333
DP( 3) 0.000000 2.000000
DP( 4) 0.000000 0.000000
DP( 5) 0.000000 1.000000
DM( 1) 0.000000 5.333333
DM( 2) 0.000000 0.000000
DM( 3) 0.000000 8.666667
DM( 4) 0.000000 3.083333
DM( 5) 445.0000 0.000000
最终结果为x1=30，x2=15，x3=0，x4=5，第三级最优偏差为445
方法二：
第一轮计算：
min=dm1+dm2+dm3+dp3;
x1+x3+dm1-dp1=20;
x2+x4+dm2-dp2=20;
3*x1+4*x2+dm3-dp3=150;
3*x3+4*x4+dm4-dp4=20;
10*x1+8*x2+9*x3+7*x4+dm5-dp5=900;
Global optimal solution found.
Objective value: 0.000000
第二轮计算：
min=dp4;
x1+x3+dm1-dp1=20;
x2+x4+dm2-dp2=20;
3*x1+4*x2+dm3-dp3=150;
3*x3+4*x4+dm4-dp4=20;
10*x1+8*x2+9*x3+7*x4+dm5-dp5=900;
dm1+dm2+dm3+dp3=0;
Global optimal solution found.
Objective value: 0.000000
第三轮计算：
min=dm5;
x1+x3+dm1-dp1=20;
x2+x4+dm2-dp2=20;
3*x1+4*x2+dm3-dp3=150;
3*x3+4*x4+dm4-dp4=20;
10*x1+8*x2+9*x3+7*x4+dm5-dp5=900;
dm1+dm2+dm3+dp3=0;
dp4=0;
Global optimal solution found.
Objective value: 445.0000
Variable Value Reduced Cost
DM5 445.0000 0.000000
X1 30.00000 0.000000
X3 0.000000 0.2500000
DM1 0.000000 5.333333
DP1 10.00000 0.000000
X2 15.00000 0.000000
X4 5.000000 0.000000
DM2 0.000000 0.000000
DP2 0.000000 5.333333
DM3 0.000000 8.666667
DP3 0.000000 2.000000
DM4 0.000000 3.083333
DP4 0.000000 0.000000
DP5 0.000000 1.000000
按一般方法输入，其结果与方法一相同
