（1）利用Matlab或Lingo解决线性规划问题、

好的，我可以回答这个问题。线性规划（Linear Programming，LP）问题是指在一定的约束条件下，求解一个线性目标函数的最大值或最小值的问题。Matlab和Lingo都可以用来解决线性规划问题。

在Matlab中，可以使用内置的优化工具箱来解决线性规划问题。具体步骤包括定义变量、定义目标函数、定义约束条件和调用线性规划求解函数。例如，下面的代码解决了一个包含三个变量和两个约束条件的线性规划问题：

% 定义变量
x = optimvar('x',3);
% 定义目标函数
f = -x(1)-2*x(2)-3*x(3);
% 定义约束条件
c1 = x(1)+x(2)+x(3) <= 10;
c2 = x(1)+2*x(2)+3*x(3) <= 20;
constraints = [c1,c2];
% 定义线性规划问题
problem = optimproblem('Objective',f,'Constraints',constraints);
% 求解线性规划问题
[solution,fval,exitflag,output] = solve(problem);

在Lingo中，可以使用其自带的线性规划求解器LINGO Global Solver来解决线性规划问题。具体步骤包括定义变量、定义目标函数、定义约束条件、设置求解参数和调用线性规划求解函数。例如，下面的代码解决了一个包含三个变量和两个约束条件的线性规划问题：

model:
max = -x1 - 2*x2 - 3*x3;
c1: x1 + x2 + x3 <= 10;
c2: x1 + 2*x2 + 3*x3 <= 20;
end

options:
glopt.crash = 1;
end

solve with gls;

以上就是使用Matlab和Lingo解决线性规划问题的简要步骤，希望能对你有所帮助。