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Algoritmo Dual-Simplex para un modelo de maximización
Introducción
Primero se debe expresar el modelo en formato estándar, agregando las variables de holgura y de exceso que se requieran.Enseguida, en las ecuaciones que tengan variables de exceso (resultantes de restricciones de tipo >), se debe multiplicar por (-1) en ambos lados , para hacer positivo el coeficiente de la variable deexceso, y formar así un vector unitario que nos permita tomar esta variable de exceso como una variable básica inicial. sin necesidad de agregar una variable artificial en esa restricción.

Al hacer loanterior se logra que debajo de las variables básicas aparezca una matriz identidad, que es la que el simplex siempre toma como base inicial.
Obtendremos que los términos del lado derecho de lasecuaciones multiplicadas por (-1) quedan con signo negativo, lo cual hace que la solución inicial sea infactible.
Es importante destacar que este proceso es muy útil ya que en muchos modelos evita lainclusión de variables artificiales en el momento de transformar un modelo a formato estándar.
El algoritmo para resolver un modelo de maximización es el siguiente:
Paso 1: Hallar unasolución básica inicial infactible e inmejorable
Escribir el tablero inicial tomando a las variables de holgura y de exceso como variables 
básicas iniciales 

Paso 2: Prueba de factibilidad
a. Si todas lasvariables básicas son no negatívas, la actual solución es la óptima.
b. Si hay al menos una variable básica negativa, seleccionar como variable de salida,
( llamémosla (XB)s ), a aquella con el valormas negativo. Los empates se pueden 
romper arbitrariamente.
Paso 3: Prueba de inmejorabilidad
a. Sí en el renglón de la variable básica de salida (XB)s todos los coeficientes de reemplazo con lasvariables no básicas son no negativos, la solución del modelo es óptima ¡limitada. Se termina el proceso.
Si en el renglón de la variable básica de salida (XB)s, hay al menos un coeficiente de...