LINGO代码求解某种机器可以在高低两种不同的负荷下进行生产。在高负荷下进行生产时，产品的年产量g和投入生产的机器数量u_1的关系为 g=8u_1，这时，机器的年完好率为a=0.7。在低负荷下生产时，产品的年产量h和投入生产的机器数量u_2的关系为h=5u_2，相应的机器年完好率为b=0.9，0＜b＜1。假定开始生产时完好的机器数量为s_1=1000台。要求制定一个五年计划，在每年开始时，决定如何重新分配完好的机器在两种不同的负荷下生产的数量，使在五年内产品的总产量达到最高。

以下是一个Lingo代码示例，可以帮助您解决该问题：

-- 定义决策变量
integer u1, u2

-- 定义参数
parameters
  s1 = 1000   -- 初始完好的机器数量
  a = 0.7     -- 高负荷下机器的年完好率
  b = 0.9     -- 低负荷下机器的年完好率
end-parameters

-- 最大化五年内的总产量
maximize total_production: 5 * (8 * u1 + 5 * u2)

-- 约束条件
subject to
  -- 初始机器数量不超过初始完好的机器数量
  constraint1: u1 + u2 <= s1
  
  -- 每年开始时，完好的机器数量等于上一年剩余的机器数量
  constraint2: u1 * a + u2 * b = s1
  
  -- 五年内完好的机器数量不超过初始完好的机器数量
  constraint3: 5 * (u1 + u2) <= s1

-- 输出结果
put "u1 = " & u1.solution & ", u2 = " & u2.solution
put "Total production = " & total_production.level

在此示例中，我们使用一个约束模型来解决该问题。我们最大化五年内的总产量，并使用约束条件来限制每年开始时的完好机器数量以及五年内完好机器数量的限制。在约束条件中，我们使用“constraint2”来确保每年开始时的完好机器数量等于上一年剩余的机器数量。最后，我们输出每个决策变量的最优值和总产量。

请注意，此示例中的计算是根据题目中给定的信息进行的，但是实际情况可能更加复杂，因此需要进行更多的计算和分析。此外，还可以使用其他算法和优化技术来解决这个问题。