以每星期製作的椅子數x1和桌子數x2為決策變數，那麼
目標函式是利潤z=15x1+20x2;
約束條件是木工、漆工每週勞動時間：
(1)4x1+8x2
(2)2x1+x2
除此外，還有明顯的規劃約束x1>=0,x2>=0.
這樣可得LP為：
max z=15x1+20x2
s.t. 4x1+8x2
2x1+x2
x1>=0,x2>=0.
規劃求解可用單純形演算法。不過，對於二元線性規劃，利用圖解法非常方便。
先在x1Ox2平面上作出約束條件所對應的四條直線，圍成一個四邊形凸的可行域，判斷四個凸域頂點O(0,0),A(0,2000),B(0,1300),C(200,900)處z值大小。由線性規劃最優解性質（最優解在可行域邊界頂點上取得），比較可得z在C點處最大，此時，目標值z=21000,決策量x1=200,x2=900.
以每星期製作的椅子數x1和桌子數x2為決策變數，那麼
目標函式是利潤z=15x1+20x2;
約束條件是木工、漆工每週勞動時間：
(1)4x1+8x2
(2)2x1+x2
除此外，還有明顯的規劃約束x1>=0,x2>=0.
這樣可得LP為：
max z=15x1+20x2
s.t. 4x1+8x2
2x1+x2
x1>=0,x2>=0.
規劃求解可用單純形演算法。不過，對於二元線性規劃，利用圖解法非常方便。
先在x1Ox2平面上作出約束條件所對應的四條直線，圍成一個四邊形凸的可行域，判斷四個凸域頂點O(0,0),A(0,2000),B(0,1300),C(200,900)處z值大小。由線性規劃最優解性質（最優解在可行域邊界頂點上取得），比較可得z在C點處最大，此時，目標值z=21000,決策量x1=200,x2=900.