请详细指导如何利用LINGO软件构建一个最小费用运输问题的优化模型，包括如何定义目标函数和约束条件。

在构建最小费用运输问题的优化模型时，LINGO提供了一种强大的语言来定义模型，设置约束条件和目标函数。首先，需要确定问题的参数，比如各个供应点的供应量、各个需求点的需求量，以及供应点到需求点的单位运输费用。

参考资源链接：[使用LINGO解决线性规划与优化问题基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/4hvmc3wnd2?spm=1055.2569.3001.10343)

使用LINGO的模型语言，你可以按照以下步骤进行：

1. 集定义：在LINGO中，可以使用集（SETS）来表示供应点和需求点，以及它们之间的运输路径。例如：

    SET SUPPLY供应商;
    SET DEMAND需求点;
    SET PATHS(SUPPLY, DEMAND)运输路径;

2. 决策变量：定义决策变量来表示每个供应商到每个需求点的运输量。例如：

    VAR X(PATHS) >= 0,运输量;

3. 目标函数：最小化总运输成本，表示为各路径运输量与其对应单位费用的乘积之和。例如：

    MIN = @SUM(PATHS:费用(PATHS) * X(PATHS));

4. 约束条件：建立供应链约束和需求满足约束。供应点的总供应量不能超过其供应能力，需求点的需求量必须被完全满足。例如：

    @SUM(DEMAND(I): X(SUPPLY(I), I)) <= 供应量(SUPPLY(I));
    @SUM(SUPPLY(I): X(I, DEMAND(J))) = 需求量(DEMAND(J));

在上述例子中，`费用(PATHS)`是一个根据运输路径定义的函数，`供应量(SUPPLY(I))`和`需求量(DEMAND(J))`是给定的参数。

最后，通过LINGO的求解器，输入模型并执行求解，就可以得到最小费用运输问题的最优解。LINGO的求解器会自动处理模型的线性规划部分，并提供详细的结果报告。

如果想深入学习如何使用LINGO解决最小费用运输问题以及更广泛的优化问题，可以参考《使用LINGO解决线性规划与优化问题基础教程》。这本教程不仅提供了理论知识，还包含了大量实例和练习，可以帮助你更好地掌握LINGO的使用技巧，解决实际问题。

参考资源链接：[使用LINGO解决线性规划与优化问题基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/4hvmc3wnd2?spm=1055.2569.3001.10343)