标准pulp求解器的算法背后采用的是线性规划(LP)求解算法。它主要由两个步骤组成，即单纯形算法和内点（IPM）算法。

单纯形算法主要是通过逐步迭代来逐渐缩小目标函数的值，直到达到最优解。它将线性规划问题转化为一个多面体的顶点，从而不断地通过优化特定的顶点来逐步优化整个问题，最终得到最优解。

内点算法是一种更加优秀的线性规划算法，也可以用于求解大型问题。这种算法的优点在于它可以同时考虑所有的约束条件，从而可以更加高效地找到最优解，在迭代过程中也不会出现无解的情况。内点算法将线性规划问题转化为一个凸对称的点集，然后通过逐步接近可行解来逐步缩小问题的解空间，最终得到最优解。

下面是一个示例代码来解决标准pulp求解器的问题：

from pulp import *

# 创建问题
prob = LpProblem("test", LpMinimize)

# 创建变量
x1 = LpVariable("x1", 0, None, LpInteger)
x2 = LpVariable("x2", 0, None, LpInteger)

# 添加目标函数
prob += x1 + x2, "obj"

# 添加约束条件
prob += x1 + 2 * x2 >= 5, "c1"
prob += 3 * x1 - x2 >= 2, "c2"

# 求解
status = prob.solve()

# 打印结果
print("Status: ", LpStatus[status])
print("Optimal value: ", value(prob.objective))
print("x1: ", value(x1))
print("x2: ", value(x2))

这段代码将会创建一个线性规划问题，并使用标准pulp求解器来找到最优解。它将会输出求解器的状态、最优解以及每个变量的取值。