Algoritmo para la aplicación del método de la M grande en un caso de maximización

• Se incluyen tantas variables artificiales como restricciones tenga el problema.
• Se convierten las inecuaciones en igualdades mediante la suma de variables artificiales de superávit o de holgura.
• Se escribe el estado primal inicial, que es el conjunto de igualdades resultantes de la mezcla de las variables reales con las artificiales.
• Se elabora la tabla simplex inicial con los datos del estado primal inicial. A esta tabla se le llama iteración cero, pero recuerde que en las variables Ri el coeficiente en la función objetivo es -M.
• Se elige la columna pivote que es el número de mayor positividad, es decir el número más alejado del cero hacia la derecha entre los números que aparecen en la iteración cero de los Zj - Cj. En caso de tener columnas iguales se puede elegir cualquiera de ellas.
• Seguidamente se halla el renglón pivote que es el número de menor positividad tras dividir los bi entre los coeficientes de la columna pivote elegida en el paso anterior Xi.
• Se encuentra el coeficiente pivote que es la intersección entre la columna pivote y el renglón pivote.
• Aplicando operaciones de Gauss-Jordan se deja el número uno en el coeficiente pivote y ceros arriba y debajo de este.
• Las iteraciones terminan y hallan su solución óptima cuando los elementos de la última fila (Zj - Cj) sean positivos o iguales a cero. En la tabla quedarán los valores de las variables reales y artificiales que maximizan la función objetivo y satisfacen las igualdades.