在约束条件中能否添加变量相乘的约束？

MindOpt solver 目前不支持QC，只支持凸QP。

可以松弛变更模型，
也可以去平台上建模语言建模调用平台上其他求解器试试

在线性规划中，通常可以添加变量相乘的约束，但这取决于你的问题表述和你的优化目标。变量相乘的约束可以通过将变量相乘的结果作为一个新的变量来处理，然后将这个新变量加入到你的线性规划模型中。
例如，如果你有一个变量 x 和 y，并且你想要约束它们的乘积为常数 k，你可以添加一个新的变量 z，并添加以下约束：

z = x * y
# 然后你的约束条件可以是
x + y - z = 0

这样，你就将变量乘积的问题转化为线性规划问题中的一个约束条件。
至于 Mindopt SDK 是否支持目标一次，约束二次的问题，这取决于 Mindopt 的具体实现和求解器的能力。一般来说，线性规划求解器主要用于解决目标函数和约束条件都是一次的问题。如果你遇到目标函数或约束条件是二次的情况，你可能需要使用专门的二次规划求解器或者将二次问题转化为一次问题来解决。
如果你需要在目标函数或约束条件中使用二次项，你可能需要检查 Mindopt 的文档或联系 Mindopt 的开发者以了解它是否支持这种类型的非线性问题。如果 Mindopt 不支持，你可能需要考虑使用其他求解器，如 Gurobi、CPLEX 或其他支持非线性问题的求解器。