优化决策模型，使其线性规划求解更高效，可以从以下几个方面进行：

1. 简化目标函数和约束条件

目标函数应尽量简化，避免复杂的非线性关系。线性规划的核心是线性关系，因此目标函数和约束条件应尽量保持线性形式。通过简化和线性化，可以减少求解难度，提高求解效率。

2. 减少决策变量数量

决策变量数量直接影响求解复杂度。应尽量减少决策变量数量，通过合并或删除不重要的变量，简化模型。过多的决策变量会增加计算量和求解时间，因此需要合理选择和优化变量。

3. 利用标准形式

将线性规划问题转化为标准形式，可以简化求解过程。标准形式包括目标函数最小化、所有约束条件为等式、决策变量非负等。通过标准化处理，可以统一求解步骤，提高求解效率。

4. 应用高效算法

单纯形法是经典的线性规划求解算法，但其在大规模问题中效率有限。可以考虑使用内点法等更高效的算法，特别是在变量和约束条件较多时，内点法通常比单纯形法更快。

5. 利用软件工具

选择合适的线性规划求解软件，如Lingo、MATLAB或Excel的规划求解工具，可以显著提高求解效率。这些工具通常内置了高效的求解器和算法，能够快速处理复杂的线性规划问题。

6. 模型分解与合并

对于大规模问题，可以将模型分解为多个子问题，分别求解后再合并结果。通过分解和合并，可以降低单个问题的复杂度，提高求解效率。

7. 预处理和后处理

在求解前进行预处理，如变量缩放、约束条件松弛等，可以改善求解条件，提高求解效率。在求解后进行后处理，如结果分析和敏感性分析，可以进一步优化决策模型。

通过以上方法，可以优化决策模型，使其线性规划求解更高效。在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的方法，综合优化模型和求解过程，最终提高决策的科学性和效率。