Alglib的minnlc函数用于求解无约束或有约束的非线性优化问题。如果minnlc返回超出约束条件的答案，可以通过以下方法解决：

1. 检查约束条件定义是否正确：首先，确保你正确地定义了约束条件。检查约束条件的数学表达式和约束条件函数的编码是否一致。确保约束条件是正确的，且满足问题的要求。

2. 调整约束条件的边界：如果minnlc返回的解超出约束条件，可能是因为约束条件的边界设置不合理。尝试调整约束条件的边界，使其更适合问题的要求。

3. 调整优化算法的参数：你可以尝试调整minnlc函数的参数来更好地适应问题的要求。例如，尝试调整最大迭代次数、收敛阈值等参数，看看是否能够得到更好的结果。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Alglib的minnlc函数，并对超出约束条件的情况进行处理：

import numpy as np
import alglib

# 定义目标函数
def target_func(x, rep):
    return x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2

# 定义约束条件函数
def constraint_func(x, rep):
    # 定义约束条件为 x[0] + x[1] <= 1 和 x[2] >= 0
    c = np.zeros(2)
    c[0] = x[0] + x[1] - 1
    c[1] = -x[2]
    return c

# 定义约束条件的边界
constraint_bndl = np.array([-np.inf, -np.inf])
constraint_bndu = np.array([1, np.inf])

# 定义优化问题的起始点
x0 = np.array([0, 0, 0])

# 调用minnlc函数求解优化问题
state = alglib.minnlccreate(x0)
alglib.minnlcsetlc(state, constraint_func, constraint_bndl, constraint_bndu)
alglib.minnlcsetcond(state, 0.0001, 1000)
alglib.minnlcoptimize(state, target_func)
rep = alglib.minnlcreport(state)

# 处理超出约束条件的情况
if rep.terminationtype == -5:
    print("优化失败：解超出约束条件")
else:
    print("优化成功：解为", rep.x)

在上述示例代码中，首先定义了目标函数target_func和约束条件函数constraint_func。然后，定义了约束条件的边界constraint_bndl和constraint_bndu，并设定了优化问题的起始点x0。

接下来，通过minnlccreate函数创建minnlc算法的状态对象state，并使用minnlcsetlc和minnlcsetcond函数设置约束条件和收敛条件。最后，使用minnlcoptimize函数求解优化问题，并通过minnlcreport函数获取优化结果。

如果优化失败，即rep.terminationtype等于-5，则输出"优化失败：解超出约束条件"。否则，输出"优化成功：解为"和优化结果rep.x。

希望这个示例代码可以帮助你解决Alglib minnlc返回超出约束条件的问题。