如何使用线性规划解决生产安排问题？请结合《生产安排问题模型的数学建模》详细阐述模型建立和求解过程。

线性规划是优化资源分配的有效工具，在生产安排问题中尤为关键。《生产安排问题模型的数学建模》为我们提供了一个具体案例，通过数学建模和线性规划来最小化生产成本。首先，我们需要定义决策变量、目标函数和约束条件。

参考资源链接：[生产安排问题模型的数学建模](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4b5be7fbd1778d40892?spm=1055.2569.3001.10343)

在本案例中，决策变量为Xj，代表第j季度的生产量。目标函数为最小化全年生产、存储、维护的总费用，即：
Minimize Z = 0.15 * (10(X2-X1) + 15(X3-X2) + 25(X4-X3)) + C1X1 + C2X2 + C3X3 + C4X4
其中，Cj为第j季度生产每台柴油机的成本，Xj为第j季度生产量，Z为总成本。

约束条件则来自生产能力的限制和合同规定的生产任务，如：
- 生产能力限制：根据题目信息，我们需要设定不同季度的生产能力限制不等式。
- 合同任务限制：X1 + X2 + X3 + X4 = 70

利用LINGO或其他线性规划软件求解时，可以将上述目标函数和约束条件输入到软件中，软件会输出使目标函数值最小化的变量值，即每个季度的最优生产量。

通过此模型，我们可以直观地看到如何将实际问题转化为数学模型，并利用线性规划求解。《生产安排问题模型的数学建模》不仅帮助我们理解问题的建模过程，还详细说明了如何通过软件工具进行求解，这对于掌握线性规划在实际中的应用非常有价值。在解决当前问题后，若想进一步深化对线性规划及数学建模的理解，可以继续探索《生产安排问题模型的数学建模》中提供的其他案例，进一步扩展知识和应用能力。

参考资源链接：[生产安排问题模型的数学建模](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4b5be7fbd1778d40892?spm=1055.2569.3001.10343)