使用LINGO求解动态规划问题，通常需要定义状态、决策变量以及它们之间的关系。以下是一个使用LINGO求解动态规划问题的基本步骤和示例代码：
定义状态和决策变量
状态变量（s）：表示在任一阶段所处的状态。
决策变量（xn（s））：表示当状态处于s，还有n个阶段时所选择的一个决策。
构造递推关系
定义目标函数（fn（s））：表示现在处在状态s，还有n个阶段时，由s至终点A6的最短距离。
定义约束条件：包括状态转移和决策变量的取值范围。
编写LINGO模型
使用LINGO的语法和命令来定义模型，包括变量声明、目标函数和约束条件。
求解模型
在LINGO中执行SOLVE命令或按CTRL+S键来求解模型。
查看结果
LINGO会弹出一个名为Solution Report的文本框，其中包含求解的详细信息。
```lingo
model
set n = 6； // 总阶段数
set n_minus_1 = n - 1；
// 定义状态变量和决策变量
declare s；
declare xn（s）；
// 定义状态转移方程
for s in 1..n {
for xn in 1..n {
if s == 1 then
xn（s） = 1；
else
xn（s） = min（xn（s-1）, xn（s-2）） + d（s-1, xn（s-1））；
endif；
endfor；
}
// 定义目标函数（求最短距离）
min: sum（d（s, xn（s）） for s in 1..n）；
// 定义约束条件（示例约束）
for s in 1..n {
xn（s） >= 0；
}
// 求解模型
solve；
end
```
在这个示例中，我们定义了一个简单的动态规划问题，其中`n`表示总阶段数，`d（s, xn（s））`表示从状态`s`到决策`xn（s）`的距离。我们使用`min`函数来构造目标函数，并添加了一些约束条件来确保决策变量的取值在合理范围内。
请注意，这只是一个示例，实际应用中的动态规划问题可能更加复杂，需要根据具体问题进行相应的调整。你可以根据具体问题的需求修改状态转移方程、目标函数和约束条件。