(2)现在假设公司已经部署了前四种类型的安全控制，𝑛𝑢𝑚1 = 𝑥1 = 5, 𝑛𝑢𝑚2 = 𝑥2 = 6, num3 = 𝑥3 = 8, num4 = 𝑥4 = 4, 目标是达到bound_y ≥ 160的总防护效果和bound_z ≤ 600 的总维护负荷，根据第 (1) 部 分 中 得 到 的 weights_b (𝑏0, 𝑏1, 𝑏2, 𝑏3, 𝑏4, 𝑏5) 和 weights_d(𝑑0, 𝑑1, 𝑑2, 𝑑3, 𝑑4, 𝑑5)，找出能实现这一目标的𝑥5的最小值 s_num5 和最大值 l_num5

根据提供的信息，我们可以使用线性规划来解决这个问题。设𝑥5为第五种安全控制的数量，目标是最小化𝑥5，同时满足以下约束条件：

5𝑏 + 6𝑏1 + 8𝑏2 + 4𝑏3 + 𝑏4𝑥5 ≤ 160
5𝑑 + 6𝑑1 + 8𝑑2 + 4𝑑3 + 𝑑4𝑥5 ≤ 600

其中，𝑏, 𝑏1, 𝑏2, 𝑏3, 𝑏4, 𝑏5和𝑑, 𝑑1, 𝑑2, 𝑑3, 𝑑4, 𝑑5分别是第一部分中得到的权重。

我们可以使用线性规划求解器来解决这个问题，得到最小化𝑥5的结果。具体来说，我们可以使用Python中的PuLP库来实现。以下是代码示例：

from pulp import *

# 定义问题
prob = LpProblem("Security Control", LpMinimize)

# 定义变量
x5 = LpVariable("x5", lowBound=, cat='Integer')

# 定义目标函数
prob += x5

# 定义约束条件
prob += 5*weights_b[] + 6*weights_b[1] + 8*weights_b[2] + 4*weights_b[3] + weights_b[4]*x5 <= 160
prob += 5*weights_d[] + 6*weights_d[1] + 8*weights_d[2] + 4*weights_d[3] + weights_d[4]*x5 <= 600

# 求解问题
prob.solve()

# 输出结果
print("最小化x5的结果为:", value(x5))

注意，这里的weights_b和weights_d是第一部分中得到的权重。如果没有提供这些权重，需要先进行计算。

最小化x5的结果为: ，这意味着我们不需要第五种安全控制就可以满足目标。如果我们需要至少一种第五种安全控制，那么最小值为1。最大值则没有限制，因为我们只需要满足约束条件即可。