LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

针对任意初态情形,引入初始修正作用,研究一类非参数不确定时变系统能够达到实际完全跟踪性能的迭代学习控制方法.采用Lyapunov-like综合,设计迭代学习控制器处理不确定性时变系统非参数化问题,其中含有有限时间控制作用,以实现在预先指定区间上的零误差跟踪.并且,运用完全限幅学习机制,保证闭环系统中各变量的一致有界性以及跟踪误差的一致收敛性.仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

在任意初始定位条件下, 讨论具有限时间死区修正的迭代学习控制器设计方法. 针对一类高阶不确定非线 性时变系统, 通过将其不确定性项线性参数化表达, 进行迭代学习控制器设计；并考虑不确定项界函数参数化情形 下的鲁棒迭代学习控制方法. 通过引入有限时间死区, 设计的控制器可使得所定义的误差函数在有限时间内收敛 至零; 进而依据能控格莱姆矩阵构造的初始修正项可使得系统在预先指定的时间区间上实现完全跟踪. 理论分析 及数值仿真结果表明, 在保证误差函数始终囿于所设计的有限时间死区内的同时, 闭环系统中所