El problema localización de P-HUBS con asignación única, descuentos basados en umbrales de flujo y congestión en arcos

Tesis (Ingeniero Civil Industrial)En la actualidad, las diferentes industrias consideran la logística como un proceso estratégico para acreditar la eficiencia de sus operaciones y la competitividad en el mercado. Dentro de la logística se encuentra el transporte y la distribución. Estas áreas representan una gran parte del costo final del servicio. Las exigencias del mercado con el tiempo han ido aumentando, por lo que la entrega de servicios debe ser eficiente y a precios convenientes. El problema es que el sistema de distribución se ve afectado por la variabilidad de demanda y la complejidad de los múltiples orígenes y destinos de la red. Una estrategia para cumplir los requerimientos es la utilización de hubs, que cumplen con la función de conectar, clasificar y consolidar flujos (Campbell, 2013). El problema de la localización de hubs, consiste en hallar la red hub más económica dada las dimensiones del flujo entre nodos de origen-destino (OD). La red resultante es llamada hub and spoke. Se clasifica según su asignación, en simple o múltiple. La primera es cuando cada nodo no-hub está asignado a un único hub, y cuando se asignan a más de un hub se dirá que es asignación múltiple. Las contribuciones de los autores han tenido un enfoque hacia la minimización de costos de transporte. Los grandes referentes son O’Kelly y Campbell que plantearon los modelos fundamentales que con el tiempo han sido reformulados y extendidos para incluir conceptos como umbrales de descuento. Otros autores plantean variantes de los modelos mejorando su aplicabilidad. El presente estudio pretende analizar cómo influye si en vez de minimizar costos, minimizamos tiempos, para esto se revisarán los distintos aportes de diferentes autores, se formularán distintas funciones de tiempo, se generarán las instancias y se discutirán los resultados obtenidos tanto como su eficiencia y su aprovechamiento computacional

Un modelo bi-objetivo de localización de hubs considerando costos y cobertura

Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería mención Logística y Gestión de Operaciones)La localización de hubs busca determinar las mejores ubicaciones para este tipo de instalación. La red resultante es llamada hub-and-spoke, y permite conectar a múltiples pares origen-destino. Esta investigación se enfoca en definir y formular un nuevo modelo de localización hub para un problema de maximización de cobertura, definida por un tiempo límite de cobertura; y a su vez minimizar los costos totales. El modelo fue resuelto de forma exacta a través del software AMPL, utilizando el método NISE (Non-Inferior Set Estimation) para ver las curvas trade-off entre ambos objetivos. Para esto se definieron diferentes escenarios para analizar la incidencia de diferentes parámetros en las curvas de trade-off obtenidas, utilizando los primeros 40 nodos de la red de Turquía. Se obtuvo que el nivel de servicio es el parámetro determinante del modelo. Además como investigaciones futuras se podría determinar exógenamente la cantidad de hubs a localizar o disminuir los tiempos computacionales para instancias de tamaño considerables

Un problema de diseño de redes multi-período con capacidad y congestión en los hubs

Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Logística y Gestión de Operaciones)El diseño de redes es un área amplia dentro de Investigación de Operaciones, que busca construir redes para satisfacer algún tipo de demanda. Un área activa corresponde al diseño de redes hub-and-spoke, que usan instalaciones especiales para consolidar flujos, comúnmente llamadas hubs. En la literatura se han estudiado problemas de diseño de redes con múltiples períodos de planificación, congestión en los nodos, o con múltiples objetivos, pero no con todas estas características simultáneamente. La contribución de este trabajo es la formulación y resolución exacta para instancias de tamaño pequeño de un problema de diseño de redes hub-and-spoke. Nuestro modelo busca simultáneamente maximizar la demanda captura y minimizar los costos totales de la red, para un horizonte temporal discreto y finito. Se usan funciones lineales por tramos en el flujo entrante a los hubs para modelar la congestión en ellos. Se estudia el impacto de la congestión, capacidad en los hubs y la longitud del horizonte temporal. Los experimentos computacionales demuestran que el modelo propuesto logra representar la congestión dentro de una red de múltiples períodos de tiempo, ya que, al aumentar la demanda, los hubs fueron mostrando una saturación creciente al ir aumentando la demanda y junto a esto, los tiempos de viaje promedio también fueron mostrando un aumento en cada período de tiempo, indicación clara de la saturación de la red. Como trabajo futuro se propone encontrar la ubicación óptima de los hubs dentro de la red mediante un modelo de localización, al igual que considerar costos fijos al momento de habilitarlos y la existencia de capacidad en los arcos de la red, todo esto con el fin de complementar el modelo propuesto

El problema de localización de hubs con flota limitada

Tesis (Ingeniero Industrial)En los modelos matemáticos de localización de hubs en donde se busca maximizar la cobertura no considera una flota limitada, tanto en capacidad como en cantidad, o bien, un presupuesto limitado. Pero, ¿Cómo solucionar los problemas de cobertura en organizaciones que no cuentan con una flota, o un presupuesto grande? Se podría considerar minimizar la distancia de cada viaje, esto involucra realizar transbordos de vehículos, pero realizar esta acción, la gran mayoría de las veces, incrementa los costos. Es por esto que, en la siguiente investigación, se propone un nuevo modelo que podrá ser muy útil para organizaciones de distribución en la toma decisiones, sobre cómo realizar la distribución de sus centros logísticos, cuantos vehículos necesitará y cuantos clientes logrará atender con el presupuesto disponible

Estudio computacional de procedimientos de descomposición automática de modelos fundamentales de localización de hubs

Tesis (Ingeniero Civil Industrial)Existen diferentes problemas de localización de hubs. En la literatura no se encontraron estudios sobre el comportamiento de estos problemas, utilizando el método de la descomposición de Benders. Se presentan diferentes problemas de localización de hubs para ser resueltos por el método de Descomposición de Benders en el solver CPLEX 12.7, se busca caracterizar el método para diferentes instancias y parámetros. Midiendo el rendimiento de cada modelo.There are different problems of hubs location. in the literature there is not studies about the behavior of hubs location, using Benders Decomposition. This paper present different hubs location problems resolved by Benders Decomposition using the optimizer CPLEX 12.7. It is sought to characterize the method for different instances and parameters where performance of each model is measure

Bi-objective p-hub Location Problems

In this thesis, we introduce, model, and solve bi-objective hub location problems. The two well-known hub location problems from the literature, the p-hub median and p-hub center problems, are uni ed under a bi-objective setting considering the single, multiple, and r-allocation strategies. We developed a 3-index and a 4-index mixed-integer programming formulation for each of the allocation strategies. All the formulations are tested on the CAB dataset from the literature using a commercial optimization software. We observe the effect of different priorities given to the objectives on the locations of hub nodes, allocations, and the CPU time requirements with different allocation strategies under different values of problem parameters

Robust intermodal hub location under polyhedral demand uncertainty

In this study, we consider the robust uncapacitated multiple allocation p-hub median problem under polyhedral demand uncertainty. We model the demand uncertainty in two different ways. The hose model assumes that the only available information is the upper limit on the total flow adjacent at each node, while the hybrid model additionally imposes lower and upper bounds on each pairwise demand. We propose linear mixed integer programming formulations using a minmax criteria and devise two Benders decomposition based exact solution algorithms in order to solve large-scale problems. We report the results of our computational experiments on the effect of incorporating uncertainty and on the performance of our exact approaches. © 2016 Elsevier Ltd

Hub location under competition

Ankara : The Department of Industrial Engineering and the Graduate School of Engineering and Science of Bilkent University, 2013.Thesis (Master's) -- Bilkent University, 2013.Includes bibliographical references leaves 64-69.Hubs are consolidation and dissemination points in many-to-many flow networks. The hub location problem is to locate hubs among available nodes and allocate non-hub nodes to these hubs. The mainstream hub location studies focus on optimal decisions of one decision-maker with respect to some objective(s) even though the markets that benefit hubbing are oligopolies. Therefore, in this thesis, we propose a competitive hub location problem where the market is assumed to be a duopoly. Two decision-makers (or firms) sequentially decide the locations of their hubs and then customers choose the firm according to provided service levels. Each decision-maker aims to maximize his/her market share. Having investigated the existing studies in the field of economy, retail location and operation research, we propose two problems for the leader (former decision-maker) and follower (latter decision-maker): (r|Xp) hub-medianoid and (r|p) hub-centroid problems. After defining them as combinatorial optimization problems, the problems are proved to be NP-hard. Linear programming models are presented for these problems as well as exact solution algorithms for the (r|p) hub-centroid problem that outperform the linear model in terms of memory requirement and CPU time. The performance of models and algorithms are tested by the computational analysis conducted on two well-known data sets from the hub location literature.Mahmutoğulları, Ali İrfanM.S