（1） 基于西北角法或最小元素法，用python设计实现求解该运输问题基本可行解的算法，确定该运输问题的一个基本可行解。

好的，我可以帮您解答这个问题。首先，我们需要了解一下基于西北角法和最小元素法的思路。

- 西北角法：从运输问题的最北西角开始，按照顺序逐个分配运输量，直到需求量或供应量为零为止。这种方法比较简单，但是可能会出现分配的不均匀情况。
- 最小元素法：每次选取运价最小的那个元素进行分配，直到需求量或供应量为零为止。这种方法可以得到最优解，但是计算比较复杂。

根据您的要求，我会提供基于西北角法和最小元素法的Python代码来求解该运输问题基本可行解。下面是基于西北角法的代码：

# 运输问题数据
supply = [500, 700, 600]  # 产地的产量
demand = [300, 400, 200, 500]  # 销地的销量
costs = [[2, 3, 1, 4], [5, 4, 8, 1], [7, 6, 2, 3]]  # 单位运价

# 初始化运输方案
allocation = [[0 for j in range(len(demand))] for i in range(len(supply))]
i, j = 0, 0

# 从最北西角开始分配运输量
while i < len(supply) and j < len(demand):
    if supply[i] < demand[j]:
        allocation[i][j] = supply[i]
        demand[j] -= supply[i]
        i += 1
    else:
        allocation[i][j] = demand[j]
        supply[i] -= demand[j]
        j += 1

# 打印运输方案和总运输成本
total_cost = 0
for i in range(len(supply)):
    for j in range(len(demand)):
        if allocation[i][j] > 0:
            print(f"从产地{i + 1}到销地{j + 1}运输{allocation[i][j]}单位，单位运价为{costs[i][j]}。")
            total_cost += allocation[i][j] * costs[i][j]
print(f"总运输成本为{total_cost}。")

上面的代码中，我们首先定义了运输问题的数据，包括产地的产量、销地的销量和单位运价。然后，我们初始化了运输方案的矩阵 `allocation`，并从最北西角开始逐个分配运输量，直到需求量或供应量为零为止。最后，我们打印出了运输方案和总运输成本。

下面是基于最小元素法的代码：

# 运输问题数据
supply = [500, 700, 600]  # 产地的产量
demand = [300, 400, 200, 500]  # 销地的销量
costs = [[2, 3, 1, 4], [5, 4, 8, 1], [7, 6, 2, 3]]  # 单位运价

# 初始化运输方案和未分配量
allocation = [[0 for j in range(len(demand))] for i in range(len(supply))]
u = [0 for i in range(len(supply))]
v = [0 for j in range(len(demand))]

# 最小元素法求解运输问题
while True:
    # 计算最小元素和其所在的行列
    min_cost, min_i, min_j = float("inf"), -1, -1
    for i in range(len(supply)):
        for j in range(len(demand)):
            if allocation[i][j] == 0 and costs[i][j] - u[i] - v[j] < min_cost:
                min_cost = costs[i][j] - u[i] - v[j]
                min_i, min_j = i, j
    if min_cost == float("inf"):
        break
    
    # 更新 u 和 v
    u[min_i] += min_cost
    v[min_j] += min_cost
    
    # 分配运输量
    allocation[min_i][min_j] = min(supply[min_i], demand[min_j])
    supply[min_i] -= allocation[min_i][min_j]
    demand[min_j] -= allocation[min_i][min_j]

# 打印运输方案和总运输成本
total_cost = 0
for i in range(len(supply)):
    for j in range(len(demand)):
        if allocation[i][j] > 0:
            print(f"从产地{i + 1}到销地{j + 1}运输{allocation[i][j]}单位，单位运价为{costs[i][j]}。")
            total_cost += allocation[i][j] * costs[i][j]
print(f"总运输成本为{total_cost}。")

上面的代码中，我们除了初始化运输方案的矩阵 `allocation`，还初始化了未分配量的向量 `u` 和 `v`。然后，我们不断地选取运价最小的那个元素进行分配，直到所有的需求量或供应量为零为止。在每一轮中，我们还需要更新 `u` 和 `v`。最后，我们打印出了运输方案和总运输成本。

希望这些代码可以帮助您解决问题。如果您还有其他问题，可以随时问我。