Este trabalho apresenta uma especialização do Método Primal Simplex para resolver o Problema de Aproximação Linear no L₁ e o Problema de Regressão Quantil, os quais são casos particulares de Problema de Programação Linear por Partes. No Problema de Regressão Quantil a função objetivo linear por partes depende de um parâmetro θ e, com pequenas adaptações da pós otimização clássica da Programação Linear, pode-se determinar o intervalo para θ onde a solução do problema fica invariante. Assim, este trabalho apresenta também uma maneira simples para realizar esta análise pós otimização. Além disso, este trabalho apresenta alguns resultados computacionais, utilizando-se de exemplos da literatura.

This work presents a specialized of the Primal Simplex Method in order to solve the Least Absolute Approximation Problem as well as the Regression Quantile Problem, which are particular instances of Piecewise Linear Programming Problem. The piecewise linear objective function of the Regression Quanrile Problem is defmed using a parameter θ and slight modification in the classic post-optimality analyses of Linear Programming can be obtained in order to determine the interval for θ where the solution remains invariant. This work presents a simple manner to get this interval. Furthermore, this work illustrates some computational performance of the implemented method using examples from the literature.