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LINGO中的集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive set)和派生集(derived set)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
1 模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO 模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性在模型约束中被引用之前必须定义了它们。
2 定义原始集为了定义一个原始集，必须详细声明：·集的名字·可选，集的成员·可选，集成员的属性定义一个原始集，用下面的语法：setname[/member_list/][:attribute_list];注意：用“[]”表示该部分内容可选。
下同，不再赘述。
Setname是你选择的来标记集的名字，最好具有较强的可读性。
集名字必须严格符合标准命名规则：以拉丁字母或下划线（_）为首字符，其后由拉丁字母（A—Z）、下划线、阿拉伯数字（0，1，…，9）组成的总长度不超过32个字符的字符串，且不区分大小写。
注意：该命名规则同样适用于集成员名和属性名等的命名。
Member_list是集成员列表。
如果集成员放在集定义中，那么对它们可采取显式罗列和隐式罗列两种方式。
如果集成员不放在集定义中，那么可以在随后的数据部分定义它们。
在LINGO 中使用集合例：某帆船公司需要决定下四个季度的帆船生产量。
下四个季度的帆船需求量分别是40条，60条，75条，25条，这些需求必须按时满足。
每个季度正常的生产能力是40条帆船，每条船的生产费用为400美元。
如果加班生产，每条船的生产费用为450美元。
每个季度末，每条船的库存费用为20美元。
假定生产提前期为0，初始库存为10条船。
如何安排使总费用最小？我们用DEM,RP,OP,INV 分别表示需求、正常生产的产量、加班生产的产量、库存量，则DEM,RP,OP,INV 对每个季度都应该有一个对应的値，也就是说他们都应该是一个由4个元素组成的数组，其中DEM 是已知的，而RP,OP,INV 是未知数。
现在我们可以写出这个问题的模型。
首先，目标函数是所有费用的总和：MIN }{41400()450()20()i RP i O P i IN V i =++∑约束条件主要有两个：1） 限制能力：()RP i <40, 1,2,3,4i =2） 产品数量的平衡方程：()(1)()()(),1,2,3,4INV i INV i RP i OP i DEM i I =-++-=(0)10INV =当然，还要加上变量的非负约束，构成了这个问题的LP 模型。
用LINGO求解此问题：记四个季度组成的集合QUARTERS={1,2,3,4},它们就是上面数组的下标集合，而数组DEM,RP,OP,INV对集合的每个元素1，2，3，4分别对应一个値，LINGO正是利用了这种数组及其下标的关系，引入了“集合”及其“属性”的概念，把QUARTERS={1,2,3,4}称为集合，把DEM,RP,OP,INV称为该集合的属性。
MODEL:SETS:QUARTERS/1,2,3,4/:DEM,RP,OP,INV;ENDSETSMIN=@SUM(QUARTERS:400*RP+450*OP+20*INV);@FOR(QUARTERS(i):RP(i)<40);@FOR(QUARTERS(i)|i#GT#1:INV(i)=INV(i-1)+RP(i)+OP(i)-DEM(i););INV(1)=10+RP(1)+OP(1)-DEM(1);DATA:DEM=40,60,75,25;ENDDATAEND得出以下结果：Global optimal solution found at iteration: 0Objective value: 78450.00Variable Value Reduced CostDEM( 1) 40.00000 0.000000DEM( 2) 60.00000 0.000000DEM( 3) 75.00000 0.000000DEM( 4) 25.00000 0.000000RP( 1) 40.00000 0.000000RP( 2) 40.00000 0.000000RP( 3) 40.00000 0.000000RP( 4) 25.00000 0.000000OP( 1) 0.000000 20.00000OP( 2) 10.00000 0.000000OP( 3) 35.00000 0.000000OP( 4) 0.000000 50.00000INV( 1) 10.00000 0.000000INV( 2) 0.000000 20.00000INV( 3) 0.000000 70.00000INV( 4) 0.000000 420.0000 全局最优解为RP（40,40,40,25），OP=（0,10,35,0），最小成本=78450。
lingo入门教程之二--- 集合运用lingo中的集合用法很多，这里主要通过几个例题来进行讲解对于每一个问题，都要先找到对应的目标函数，然后对相应值进行初始化，然后找到约束条件等进行求解例1：SAILCO公司需要决定下四个季度的帆船生产量。
下四个季度的帆船需求量分别是40条，60条，75条，25条，这些需求必须按时满足。
每个季度正常的生产能力是40条帆船，每条船的生产费用为400美元。
如果加班生产，每条船的生产费用为450美元。
每个季度末，每条船的库存费用为20美元。
假定生产提前期为0，初始库存为10条船。
如何安排生产可使总费用最小？分析：用DEM,RP,OP,INV分别表示需求量、正常生产的产量、加班生产的产量、库存量，则DEM,RP,OP,INV对每个季度都应该有一个对应的值，也就说他们都应该是一个由4个元素组成的数组，其中DEM是已知的，而RP,OP,INV是未知数接下里这里例子会讲到关于集合的派生问题，这个跟c++里面的继承与派生比较相像例2：建筑工地的位置(用平面坐标a,b表示，距离单位：公里)及水泥日用量d(吨)下表给出。
有两个临时料场位于P (5,1), Q (2, 7),日储量各有20吨。
从A, B两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨公里数最小。
两个新的料场应建在何处，节省的吨公里数有多大？例3：(最短路问题) 在纵横交错的公路网中，货车司机希望找到一条从一个城市到另一个城市的最短路.下图表示的是公路网,节点表示货车可以停靠的城市,弧上的权表示两个城市之间的距离(百公里).那么,货车从城市S出发到达城市T,如何选择行驶路线,使所经过的路程最短?分析：假设从S到T的最优行驶路线P 经过城市C1, 则P中从S到C1的子路也一定是从S到C1的最优行驶路线;假设P 经过城市C2, 则P中从S到C2的子路也一定是从S到C2的最优行驶路线.因此, 为得到从S到T的最优行驶路线, 只需要先求出从S到Ck(k=1,2)的最优行驶路线,就可以方便地得到从S到T的最优行驶路线. 同样,为了求出从S到Ck(k=1,2)的最优行驶路线, 只需要先求出从S到Bj(j=1,2)的最优行驶路线;为了求出从S到Bj(j=1,2)的最优行驶路线, 只需要先求出从S到Ai(i=1,2,3)的最优行驶路线. 而S到Ai(i=1,2,3)的最优行驶路线是很容易得到的(实际上, 此例中S到Ai(i=1,2,3)只有唯一的道路) .此例中可把从S到T的行驶过程分成4个阶段,即S→Ai(i=1,2或3),Ai→Bj(j=1或2),Bj→Ck(k=1或2),Ck→T. 记d(Y,X)为城市Y与城市X之间的直接距离(若这两个城市之间没有道路直接相连，则可以认为直接距离为∞)，用L(X)表示城市S到城市X的最优行驶路线的路长:。
