Se presentan dos ejemplos que resuelven problemas de programación lineal. El primer método utilizado es el de la gran M. El segundo está relacionado con el método de las dos fases.
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MÉTODO DE LA GRAN M Investigación Operativa I
Consiste en modificar el problema original y transformarlo a la forma canónica, agregando un nuevo vector, conocido como variable artificial W, a las restricciones que generan el problema de negatividad (por lo general, ocurren las restricciones de igualdad y mayor-igual). Estas variables penalizan a la función objetivo con un costo de MW, donde M es un valor positivo arbitrario muy elevado. Como el método simplex siempre trata de mejorar la función objetivo, intentará sacar a W de la base cuanto antes posible. Si durante la operación se llegará a una solución óptima en que W tiene un valor positivo, entonces implica que el problema original no tiene solución (o la solución no es factible). Nota: hay que tener presente que cuando la función objetivo es una maximización, la variable artificial la penalizará con un valor negativo (-MW), en cambio, para una función objetivo de minimización, la variable artificial la penalizara con un valor positivo (+MW).