使用线性规划问题求解器进行解决。

例如，在Python中，可以使用PuLP等求解器来解决此类问题。首先，需要定义变量和约束条件。对于不等式关系，可以使用“>=”、“<=”或“==”等操作符来表示。

假设有两个变量x和y，它们的取值范围分别为[0,10]和[0,5]。同时，还有以下两个不等式关系：

2x + y <= 15 x + 2y >= 10

则可以使用以下代码来解决此优化

from pulp import *

# 创建线性规划优化问题实例
problem = LpProblem("Optimization Problem", LpMaximize)

# 定义变量
x = LpVariable('x', lowBound=0, upBound=10)
y = LpVariable('y', lowBound=0, upBound=5)

# 定义目标函数
problem += x + y

# 定义约束条件
problem += 2*x + y <= 15
problem += x + 2*y >= 10

# 求解
status = problem.solve()

# 打印结果
print(f"status: {LpStatus[status]}")
print(f"x: {value(x)}")
print(f"y: {value(y)}")
print(f"objective: {value(problem.objective)}")

执行以上代码，可得出最优解为x=5，y=2.5，目标函数值为7.5。