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。

这是一个经典的生产计划问题，可以使用 Lingo 语言编写代码来解决。以下是一个基本的代码示例：

-- 设置参数
n = 5 -- 计划年数
s1 = 1000 -- 初始完好机器数量
a = 0.7 -- 高负荷下机器年完好率
b = 0.9 -- 低负荷下机器年完好率
g = 8 -- 高负荷下年产量系数
h = 5 -- 低负荷下年产量系数

-- 定义决策变量
variables
  u1[n]: integer -- 高负荷下投入生产的机器数量
  u2[n]: integer -- 低负荷下投入生产的机器数量

-- 定义目标函数
maximize z = sum(i from 1 to n, g * u1[i] + h * u2[i])

-- 添加约束条件
subject to
  -- 初始完好机器数量等于高负荷下投入生产的机器数量加低负荷下投入生产的机器数量
  s1 = sum(i from 1 to n, u1[i] + u2[i])
  -- 每年高负荷下机器的实际数量不能超过投入生产的机器数量和年完好率的乘积
  for i = 1 to n do
    u1[i] * a <= sum(j from 1 to i, u1[j])
  end for
  -- 每年低负荷下机器的实际数量不能超过投入生产的机器数量和年完好率的乘积
  for i = 1 to n do
    u2[i] * b <= sum(j from 1 to i, u2[j])
  end for

-- 求解优化问题
solve

-- 输出结果
put "Solution:"
for i = 1 to n do
  put "Year " & i & ":"
  put "  High-load machines: " & u1[i] & " (annual production: " & g * u1[i] & ")"
  put "  Low-load machines: " & u2[i] & " (annual production: " & h * u2[i] & ")"
end for
put "Total production: " & z

这个代码使用 Lingo 语言编写，实现了一个简单的生产计划问题求解器。代码首先设置了问题的参数，包括计划年数、初始完好机器数量、高负荷下年完好率、低负荷下年完好率、高负荷下年产量系数和低负荷下年产量系数。然后，代码定义了决策变量和目标函数，并添加了约束条件。最后，代码调用 Lingo 的求解器来求解这个优化问题，并输出结果。

这个代码示例中，也使用了 Lingo 语言的基本语法和优化模型定义方法，可以通过修改参数和约束条件来解决更复杂的生产计划问题。