如何利用线性规划模型解决实际的经济优化问题，并结合AnsysWorkbench和MATLAB进行求解？请提供具体的应用步骤和示例。

在经济领域，线性规划是一种强大的工具，用于在特定的约束条件下对资源进行优化配置。为了深入理解这一过程，并结合AnsysWorkbench和MATLAB进行求解，推荐查阅《AnsysWorkbench工程实例：模型建立与求解解析》。这本书详细介绍了模型建立、求解以及如何在实际中应用数学建模的技巧，特别是涉及到线性规划的部分。

参考资源链接：[AnsysWorkbench工程实例：模型建立与求解解析](https://wenku.csdn.net/doc/6t34xst5fv?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，建立线性规划模型需要明确决策变量。以虚拟经销商的例子为例，决策变量可能是供应商对不同买家的产品供应量。接着，要定义目标函数，即需要最大化或最小化的量，通常是一个与决策变量相关的线性表达式。在这个例子中，目标函数是总利润，它是每个供应商对每个买家供货量的线性组合。

然后，必须设立一系列的约束条件。约束条件通常是基于现实世界限制的线性不等式或等式，比如供应能力的限制、需求量的限制以及非负性的要求。在AnsysWorkbench中，这些约束条件可以通过用户界面或脚本语言设置。MATLAB则可以用来编写算法和求解器，通过调用优化工具箱中的函数来执行线性规划求解。

在AnsysWorkbench中，可以通过工程数据管理器定义模型参数、设置目标函数和约束条件，然后利用内置的求解器进行计算，获取最优解。而MATLAB提供了更灵活的编程环境，可以编写自定义的优化算法来处理复杂的线性规划问题。例如，使用MATLAB的linprog函数，可以方便地设置线性目标函数和约束条件，求解线性规划问题。

通过实际操作，读者将学会如何将理论模型与实际工程问题相结合，并使用专业工具进行求解。这不仅可以帮助理解线性规划的应用，还能掌握AnsysWorkbench和MATLAB在实际问题求解中的应用技巧。对于进一步深入学习其他优化算法和数学建模方法，本书也提供了丰富的知识和实例，是学习数学建模不可或缺的参考资料。

参考资源链接：[AnsysWorkbench工程实例：模型建立与求解解析](https://wenku.csdn.net/doc/6t34xst5fv?spm=1055.2569.3001.10343)