如何在LINGO中使用集合定义运输问题并进行求解？请结合数据部分给出具体示例。

在LINGO软件中定义和求解运输问题时，正确地使用集合并结合数据部分是非常关键的。《LINGO教程详解：快速入门与实践示例》提供了关于如何利用LINGO的集合功能来构建和解决运输问题的详细步骤和实例。

参考资源链接：[LINGO教程详解：快速入门与实践示例](https://wenku.csdn.net/doc/4mdjm8h5bh?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，在LINGO中定义集合通常在模型窗口的开始部分，我们可以声明一个运输问题中的供应点和需求点集合。例如：
sets:
supply / s1*s3/: supply;
demand / d1*d4/: demand;
!声明集合和集合属性
endsets
data:
supply = 100, 200, 150;
demand = 120, 160, 200, 130;
!输入供应点和需求点的具体数值
enddata
接下来，我们需要定义运输成本矩阵和决策变量。在LINGO中，决策变量通常以x为前缀，而成本则直接给出。例如：
x(s1,d1) x(s1,d2) x(s1,d3) x(s1,d4)
x(s2,d1) x(s2,d2) x(s2,d3) x(s2,d4)
x(s3,d1) x(s3,d2) x(s3,d3) x(s3,d4) cost;
!定义决策变量和成本矩阵
最后，我们需要编写目标函数和约束条件。目标函数通常是成本的最小化，而约束条件则包括供应点的供应量不能超过其供应量以及需求点的需求量必须得到满足。例如：
min = @sum((i,j): cost(i,j)*x(i,j));
@sum(j: x(s1,j)) <= supply(s1);
@sum(j: x(s2,j)) <= supply(s2);
@sum(j: x(s3,j)) <= supply(s3);
@sum(i: x(i,d1)) >= demand(d1);
@sum(i: x(i,d2)) >= demand(d2);
@sum(i: x(i,d3)) >= demand(d3);
@sum(i: x(i,d4)) >= demand(d4);
!目标函数和约束条件
通过上述步骤，我们就在LINGO中构建了一个运输问题的优化模型。我们只需要点击工具条的求解按钮，就可以得到成本最低的运输方案。
在学习了如何在LINGO中处理运输问题之后，如果你希望深入理解LINGO的更多高级用法，比如动态规划或特殊优化问题的处理，《LINGO教程详解：快速入门与实践示例》会是你非常好的参考资料。它提供了丰富的实例和深入的讲解，能够帮助你全面掌握LINGO软件的使用。

参考资源链接：[LINGO教程详解：快速入门与实践示例](https://wenku.csdn.net/doc/4mdjm8h5bh?spm=1055.2569.3001.10343)