Big M Method es una técnica utilizada para resolver problemas de programación lineal. En general, los métodos utilizados para resolver LP deben comenzar desde la solución básica factible (BFS) – (0,0). Ahora, esta suposición es válida para las restricciones MENOS QUE O IGUAL A ( o =, una solución básica factible inicial puede no ser fácilmente aparente. El método Big M es una versión del Algoritmo Simplex que primero encuentra una solución básica factible al agregar variables “artificiales” al problema que crea la región artificial y luego se mueve a la región real, mejorando así la solución objetiva.
Se llama método Big M porque el valor de M puede ser finito mientras es “suficientemente grande”, aunque en teoría son tan grandes como infinito. Sin embargo, la M es artificial y temporal que existe solo hasta que alcancemos la región real.
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Pasos para resolver LP usando el método Big M:
- Modifique las ecuaciones: el RHS no debe ser negativo
- Agregue las variables a las restricciones de acuerdo con los signos ( = o =)
- Reescriba la función objetivo con el coeficiente -M si es un problema de maximización (o) + M si es un problema de minimización, para todos los valores artificiales introducidos.
- Crear y trabajar el cuadro similar al método simplex
- Deseche las variables artificiales y obtenga la solución.
La ventaja de Big M es que requiere solo una función objetivo y podemos rastrear si el problema tiene una solución o no mediante la variable artificial, M. Sin embargo, presentan una dificultad cuando el problema se resuelve en una computadora digital.
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