Узявши точку
, обчислюємо значення градієнта в ній:

Використовуючи розраховане значення градієнта, вводимо нову цільову функцію:
. Отримуємо таку задачу лінійного програмування:


.
Розв’язавши її симплексним методом, отримуємо оптимальний план:
.
За формулою
визначаємо координати наступної точки наближення.
Визначаємо координати точки Х2:
,
.
Знайдемо такий крок λ2, за якого досягається максимальне значення цільової функції:

Матимемо
.
Обчислимо координати наступної точки Х2:

Для знайденої точки
значення цільової функції дорівнює:
.
Продовжуючи процес у аналогічний спосіб, на ІІІ ітерації визначаємо точку
і переконуємося, що значення цільової функції знову зростає:
.
На IV ітерації розраховуються координати точки
, для якої
.
V ітерація
Узявши точку
, обчислюємо значення градієнта в ній:
.
Використовуючи значення цього вектора (градієнта), вводимо нову цільову функцію:
і маємо таку задачу лінійного програмування:
,

.
Розв’язавши цю задачу, отримаємо значення оптимального плану
, тобто повертаємося до попереднього значення. Отже, точку з координатами
вважаємо оптимальним планом, оскільки маємо нульовий градієнт функції, тобто цей план поліпшити вже не можна.