LINDO软件求解目标规划问题主要通过以下步骤进行：

问题转化

将目标规划问题转化为一系列线性规划问题。这通常通过引入“优先乘子”概念，将目标规划按一定规则转化为线性规划模型。

序贯式算法

使用序贯式算法逐个求解转化后的线性规划问题。具体步骤包括：

确定优先级，将目标规划问题分解为多个单目标规划问题。

逐个求解这些单目标规划问题，直到所有目标都得到满足或无法进一步分解。

输入与求解

在LINDO中输入转化后的线性规划模型。

运行LINDO软件，利用其内置的单纯形法或其他优化算法求解每个线性规划问题。

结果分析

LINDO会输出每个线性规划问题的最优解，包括目标函数值、变量值、松弛变量的值和对偶价格等。

根据输出结果，分析各个目标的实现情况，并进行必要的灵敏度分析。

示例

假设有一个目标规划问题如下：

```

min z = 3x1 + 2x2 + x3

s.t.

x1 + 2x2 + x3 >= 4

x1 - x2 >= 1

x1, x2, x3 >= 0

```

问题转化

引入优先乘子，将目标规划转化为线性规划问题。

序贯式算法

分解为两个线性规划问题：

min d1 = 3x1 + 2x2 + x3

min d2 = 4 - （x1 + 2x2 + x3）

min d3 = 1 - x1 + x2

输入与求解

在LINDO中输入上述线性规划问题，运行求解。

结果分析

输出每个问题的最优解，分析目标实现情况。

通过上述步骤，LINDO能够有效地求解目标规划问题，并提供详细的求解结果和分析。