Hematom şirketi kan transfüzyonlarında kullanılan üç farklı modelde transfüzyon kitleri üretmektedir; Standart, Plazma ve Trombo.

Problemin amacı kullanılan hammadde maliyetini minimize etmektir.

Karışım probleminde, her biri ürün içinde yer alacak hammadde miktarına karşılık gelen üç karar değişkeni tanımlanmalıdır. Bunlar;

Hi = ürünün içinde yer alacak hammadde i oranı.

Problemdeki ilk iki kısıt, ürünün içinde A ve B maddelerinden bulunması gereken en az miktarı sağlayan kısıtlardır

Grafik çözüm yönteminin kullanılabileceği doğrusal programlama modelleri sadece iki karar değişkeni içerebilir. Bu yönü ile grafik çözüm yöntemi, genellike çok sayıda karar değişkeni içeren gerçek hayat problemlerinin çözümünde kullanılamamaktadır.

Maksimizasyon problemlerinde kaydırıldıkça ortaya çıkan amaç fonksiyonu katmanları eşkazanç doğruları olarak adlandırılmıştı. Minimizasyon problemlerinde ise, bu doğruyu eşmaliyet doğrusu olarak adlandırıyoruz

Günümüzde sağlık yöneticileri büyük ölçekli modelleri çözerek karar vermek durumundadır.

Ancak elimizde hiçbir matematiksel programlama yazılımı olmasa bile, MS Excel’in içerisinde gelen “Çözücü” eklentisi kullanılarak da modeller çözülebilir. Bu bölümde de doğrusal programlama modellerinin MS Excel’de modellenmesi ve “Çözücü” kullanılarak çözülmesi anlatılacaktır.

Gerçek hayat koşullarında modellerin çözümünde değerlerini veri olarak kabul ettiğimiz parametrelerde değişiklikler, planlardan sapmalar olabilecektir. İşte bu noktada yönetici, planlarda sapma olduğunda modelin nasıl davranacağını bilmek isteyecektir.

Bütün bu soruların cevabını bulmak için geliştirilmiş olan yaklaşım, doğrusal programlama terminolojisinde duyarlılık analizi yada optimallik sonrası analizi olarak adlandırılır.

Bir doğrusal programlama modelinin üç ayrı tip parametresinin duyarlılık analizi (değişmelere tepkisi) yapılabilir.

Bunlar, amaç fonksiyonu katsayılarının değişmesi, kısıtların sağ taraf sabitlerinin değişmesi ve kısıtların katsayılarının (teknoloji katsayıları) değişmesinin duyarlılık analizidir. Bunlardan ilk ikisi özellikle değişme ihtimali daha yüksek olan parameterlerdir

İndirgenmiş Maliyet, çözümde yer almayan bir değişkenin, çözümde pozitif bir değer alması için, o değişkenin amaç fonksiyonu katsayısında yapılması gereken geriletme olarak tanımlanabilir.

Bir kısıtın gölge fiyatı, diğer bütün parametereler sabit kalmak şartıyla, o kısıtın sağ taraf değeri değiştikçe, amaç fonksiyonunda meydan gelen değişme olarak tanımlanır. Gölge fiyatı 0 olan kısıtlar çözümde bağlayıcı olmayan kısıtlardır.

Karar değişkenlerinin tümünün ya da bir kısmının tamsayı değerler almak zorunda olduğu, doğrusal programlamanın bir uzantısı olan, tamsayılı doğrusal programlama (TDP) modeldir.

Elimizde hiçbir matematiksel programlama yazılımı olmasa bile, MS Excel’in içerisinde gelen “Çözücü” eklentisi kullanılarak da modeller çözülebilir.

Hastane işletmesi toplam günlük işgücü maliyetini minimize edecek şekilde işgücü planlaması yapmak istemektedir.

Günümüzde sağlık yöneticileri büyük ölçekli modelleri çözerek karar vermek durumundadır. Binlerce hasta işlemini dikkate alarak, optimal poliklinik hizmetleri planlaması yapan modeller, yüzlerce semtin ikili kombinasyonların taşıma rotası değişkenleri olarak alıp optimal ambulans taşıma planı yapan modeller, üretilen onlarca ürünün her ay üretim miktarlarını değişken olarak alıp, bir yıllık dinamik optimal üretim planları yapan modeller, büyük ölçekli modellere örnek olarak verilebilir.