如何在LINGO中构建一个最小化总运输成本的线性规划模型，并指定不同的运输需求和成本？

要在LINGO中构建最小化总运输成本的线性规划模型，首先需要定义你的运输问题中的数据部分，包括供应点、需求点以及它们之间的成本。然后，在模型窗口中，编写相应的约束和目标函数。以下是一个简单的例子来说明这个过程：

参考资源链接：[LINGO入门：快速解决线性规划与运输问题详解](https://wenku.csdn.net/doc/8zc5tm5d4r?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，定义集成员和数据部分：

data:
    supply(1..3) = 100, 150, 120; !供应量
    demand(1..2) = 200, 170; !需求量
    costs(1..3, 1..2) = 6, 4, 5, 2, 1, 3; !从供应点到需求点的运输成本
enddata

然后，在模型窗口中构建目标函数和约束条件：

minimize: @sum(supply(i): @sum(demand(j): costs(i,j) * x(i,j)));
subject to:
    @sum(demand(j): x(i,j)) <= supply(i); ! 供应点的供应量限制
    @sum(supply(i): x(i,j)) >= demand(j); ! 需求点的需求量满足
    x(i,j) >= 0; ! 运输量必须非负

在这个例子中，我们定义了供应点集合`supply`和需求点集合`demand`，以及一个二维数组`costs`来表示不同供应点到需求点的运输成本。在目标函数中，我们最小化总运输成本，约束条件确保不超过供应点的供应量，并满足需求点的需求量。变量`x(i,j)`代表从供应点`i`到需求点`j`的运输量。

通过上述步骤，你可以在LINGO中构建一个运输成本最小化的线性规划模型。为了深入学习如何使用LINGO解决优化问题，并了解其强大的模型构建和求解能力，建议查阅《LINGO入门：快速解决线性规划与运输问题详解》。这本书详细介绍了如何操作LINGO来解决包括运输问题在内的各种优化问题，并提供了实用的示例和练习，帮助你快速掌握LINGO的使用方法，进一步提高你的优化问题解决能力。

参考资源链接：[LINGO入门：快速解决线性规划与运输问题详解](https://wenku.csdn.net/doc/8zc5tm5d4r?spm=1055.2569.3001.10343)