Algoritmo de maximización
- Se incluyen tantas variables artificiales como restricciones tenga el problema.
- Se convierten las inecuaciones en igualdades mediante la suma de variables de holgura.
- Se escribe el estado primal inicial, que es el conjunto de igualdades resultantes de la mezcla de las variables reales con las artificiales.
- Se elabora la tabla simplex inicial con los datos del estado primal inicial. A esta tabla se le llama iteración cero.
- Se elige la columna pivote que es el número de mayor negatividad; o sea, el número más alejado del cero hacia la izquierda de los números que aparecen en la iteración cero de los Zj - Cj. En caso de tener columnas iguales, cualquiera de ellas puede ser la columna de entrada.
- Seguidamente se halla el renglón pivote que es el número de menor positividad al dividir los bi entre los coeficientes de la columna pivote elegida en el paso anterior.
- Se encuentra el coeficiente pivote que es la intersección entre la columna pivote y el renglón pivote.
- Aplicando operaciones Gauss-Jordan se deja el número uno en el coeficiente pivote y ceros arriba y debajo de este.
- Las iteraciones terminan y hallan su solución óptima cuando los elementos de la última fila (Zj - Cj) sean positivos o iguales a cero. En la tabla quedarán los valores de las variables reales y artificiales que maximizan la función objetivo y satisfacen las igualdades.