如何在LINGO中构建线性优化模型，并通过MATLAB求解器进行求解？请提供一个具体的问题案例以及操作步骤。

为了解决线性优化问题，并对比使用LINGO和MATLAB求解器，你可以参考《LINGO与MATLAB入门教程：轻松解决线性优化问题》。这本书详细介绍了如何利用这些工具构建和求解优化模型。

参考资源链接：[LINGO与MATLAB入门教程：轻松解决线性优化问题](https://wenku.csdn.net/doc/3nyen7o0n8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要确定一个线性优化问题。假设有一个经典的运输问题，目标是最小化运输成本，同时满足供需约束。具体案例是有一个生产商有三种产品需要运往三个不同的仓库，每个产品的供需量和运输成本如下所示：

| 产品\仓库 | 1 | 2 | 3 | 供给量 |
|-----------|------|------|------|--------|
| 1 | 20 | 30 | 10 | 100 |
| 2 | 30 | 15 | 40 | 150 |
| 3 | 10 | 20 | 25 | 200 |
| 需求量 | 120 | 130 | 100 | |

在LINGO中，你首先需要定义决策变量、目标函数和约束条件。使用LINGO的建模语言，模型可以表示为：

SETS:
Products /1..3/;
Warehouses /1..3/;

DATA:
Supply(Products) /100, 150, 200/;
Demand(Warehouses) /120, 130, 100/;
Cost(Products, Warehouses) /20, 30, 10; 30, 15, 40; 10, 20, 25/;

ENDDATA

MIN = @SUM(Products(p): @SUM(Warehouses(w): Cost(p, w) * x(p, w)));

@FOR(Products(p):
@SUM(Warehouses(w): x(p, w)) = Supply(p)
);

@FOR(Warehouses(w):
@SUM(Products(p): x(p, w)) = Demand(w)
);

这里x(p, w)表示从产品p运往仓库w的数量，目标是最小化所有运输成本。

在MATLAB中，你可以使用Optimization Toolbox中的线性规划函数lp或者intlinprog来求解。首先定义目标函数、不等式约束和等式约束，然后调用相应的函数进行求解。

f = Cost(:); % 目标函数系数
A = []; b = [];
Aeq = [repmat(eye(3), 1, 3); kron(eye(3), ones(1, 3))];
beq = [Supply; Demand];
lb = zeros(9,1); % 变量的下界，因为运输量不能为负

% 调用线性规划求解器
x = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb);

通过上述步骤，你可以在LINGO中建立模型，并使用MATLAB求解器进行求解。对于复杂问题，两者结合使用能够提供灵活而强大的求解方案。如果你希望深入学习更多关于LINGO和MATLAB在优化问题中的应用，建议参考《LINGO与MATLAB入门教程：轻松解决线性优化问题》。

参考资源链接：[LINGO与MATLAB入门教程：轻松解决线性优化问题](https://wenku.csdn.net/doc/3nyen7o0n8?spm=1055.2569.3001.10343)