上述代码出现bug：IndexError: tuple index out of range

抱歉，我之前的回答中的代码有误导。这个错误是由于变量的边界条件`x_bounds`的设置不正确导致的。

对于线性规划问题，边界条件的设置应与变量的个数相匹配。在你的问题中，有3个变量：y1、y2和y3。因此，`x_bounds`应该包含3个边界范围。

下面是修正后的代码示例：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数的系数
c = [-2618/3, -745, -2440]  # 要求最小化的目标函数，系数为负数表示最大化

# 定义不等式约束条件的系数
A = [[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [0, 0, -1]]  # 左侧不等式约束条件的系数矩阵
b = [0, 0, 0]  # 右侧不等式约束条件的值

# 定义变量的边界条件
x_bounds = [(0, None), (0, None), (0, None)]  # y的取值范围，None表示无边界

# 求解线性规划问题
res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=x_bounds)

if res.success:
    print("最小化目标函数的解为：", res.x)
    print("最小化目标函数的值为：", res.fun)
else:
    print("求解失败：", res.message)

在这个修正后的代码示例中，我将目标函数的系数改为`[-2618/3, -745, -2440]`，并调整了变量的边界条件`x_bounds`，使其包含3个边界范围。

请注意，以上示例仅用于演示线性规划问题的基本思路和代码结构。具体的实现可能需要根据你的问题和数据进行适当调整。确保你理解线性规划问题的要求和约束条件，并根据实际情况进行相应修改。