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Tutorial: Localizaci´on de concentradores
L´azaro C´anovas
Dpto. Estad´ıstica e I.O.
Universidad de Murcia
lcanovas@um.es
Sergio Garc´ıa
Dpto. Estad´ıstica e I.O.
Universidad de Murcia
sgarcia@um.es
Alfredo Mar´ın
Dpto. Estad´ıstica e I.O.
Universidad de Murcia
amarin@um.es
Resumen
Los problemas de localizaci´on de concentradores aparecen en muchas situaciones reales.
Todas ellas tienen en com´un que se debe enviar un determinado bien o producto entre
todos los nodos de una determinada red, pero este env´ıo ha de realizarse necesariamente a
trav´es de unos nodos especiales que denominaremos concentradores (en ingl´es, hubs). Estos
nodos especiales tienen como funci´on la de aglutinar el producto y distribuirlo entre los
nodos destino y otros concentradores que lo distribuyan a su vez entre los destinos. Entre
las situaciones cl´asicas donde aparece la localizaci´on de concentradores podr´ıamos citar las
telecomunicaciones (intercambio de datos entre terminales), el transporte (tr´afico a´ereo de
pasajeros) y el correo postal (env´ıo de cartas y paquetes). Todos estos problemas tienen
en com´un que debe mandarse un producto entre cada par de puntos (nodos), no pudiendo
hacerlo directamente sino a trav´es de los nodos localizados como concentradores, puntos
especiales que act´uan como terminales de transbordo, esto es, recogiendo y redistribuyendo
los productos que se deben mandar. Entra en juego entonces una econom´ıa de escalas, y los
transportes entre concentradores se benefician de un factor de descuento.
1. Introducci´on
El problema de localizaci´on de concentradores surge con un trabajo seminal de O’Kelly
(28) continuo y otro trabajo del mismo autor (29) discreto. Posteriormente Aykin en ((1),
(2)) presenta la primera formulaci´on como problema cuadr´atico. En 1994, Campbell ((5), (6))
introdujo las primeras formulaciones de programaci´on lineal entera. Durante la d´ecada de los 90
del siglo XX aparecen publicadas dos revisiones, una de Klincewicz (22) donde se realiza una
revisi´on en el ´area de las telecomunicaciones, incluyendo el dise˜no de la red y la localizaci´on de
los nodos concentradores, y otra revisi´on de Bryan y O’Kelly (11) en el contexto del transporte
a´ereo. Desde entonces han sido numerosos los art´ıculos referidos al problema de localizaci´on de
concentradores (por ejemplo (28), (7)).
2. Descripci´on
Consideremos un grafo G = (V, A) completo, con |V | = n. Entre cada par de v´ertices i y j
existe una cantidad de producto wij que debe ser enviado desde i hasta j, y salvo que i o j sean
concentradores, este env´ıo debe ser realizado empleando al menos un concentrador intermedio y
un m´aximo de dos concentradores. Adem´as, salvo menci´on expresa de lo contrario, se asumir´a que
los costes asociados a los arcos satisfacen la desigualdad triangular (y nos referiremos a ellos
como costes eucl´ıdeos).
1
El valor cij ≥ 0 representar´a el coste por unidad de producto asociado al uso del arco (i, j).
Asimismo, en funci´on del tramo de la ruta al que corresponda el arco, se aplicar´a un factor de
proporcionalidad:
factor de recolecci´on χ si el arco conduce desde un nodo de origen no concentrador hasta
un concentrador,
factor de descuento α si el arco une dos concentradores,
factor de distribuci´on δ si el arco lleva desde un concentrador hasta un nodo de destino.
donde χ, δ > α > 0.
En consecuencia, el coste de enviar wij unidades de producto desde el nodo de origen i hasta
el nodo de destino j a trav´es de los concentradores k y m (en este orden) es:
Cijkm = wij (χcik + δckm + αcmj) .
Respecto al n´umero de concentradores a localizar existen dos variedades del problema. Puede
estar prefijado el n´umero p de concentradores a localizar, o bien se paga un coste fk ≥ 0, k =
1, . . . , n, por establecer un concentrador en el nodo k.
Una vez el conjunto de concentradores ha sido establecido, el flujo entre cada par de nodos
debe mandarse a trav´es de un m´ınimo de uno y un m´aximo de dos concentradores. En concreto:
(i) si ni el origen ni el destino son concentradores, entonces el flujo debe ir a trav´es de uno o
dos concentradores intermedios;
i k m j
i k j
(ii) si el origen o el destino (pero no ambos) son concentradores, entonces el flujo puede en-
viarse directamente o se puede usar un concentrador adicional;
i k j
i k j
i j
i j
(iii) si tanto el origen como el destino son concentradores, entonces el flujo debe viajar direc-
tamente de un nodo al otro.
i j
Cuando los costes c est´an basados en distancias (satisfacen la desigualdad triangular) enton-
ces la soluci´on ´optima no contendr´a una ruta que pase por m´as de dos concentradores. En otro
caso, esta condici´on debe ser impuesta como restricci´on al modelo.
2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Figura 1: Ejemplo de asignaciones
3. Clasificaci´on de los problemas
En un problema de localizaci´on de concentradores existen varios aspectos a considerar:
n´umero de concentradores: la cantidad de concentradores a ubicar puede fijarse de ante-
mano en p. Entonces le llamaremos problema de p-concentradores; sin embargo, en este
´ultimo caso se asocia a cada nodo un coste de apertura, fijo para cada nodo, a pagar en
caso de establecer un concentrador en ´este.
asignaci´on: la asignaci´on puede ser simple o m´ultiple. En la figura (1) se muestra los
dos tipos de asignaci´on. Cuando cada nodo s´olo puede estar conectado a un concentrador,
tanto para enviar como para recibir, diremos que se trata de asignaci´on simple. Este hecho
se ilustra en la figura (1): los nodos 1, 3, 6 y 8 est´an conectados a un solo concentrador,
y as´ı todo el producto que recibe el nodo 8 debe venir enrutado por el concentrador 5,
y todo el producto que env´ıen los nodos 4 y 6 debe ser enrutado por el concentrador
3. Por el contrario, hay problemas donde se puede permitir que un nodo pueda emplear
un concentrador o m´as concentradores, tanto para recibir como para enviar. Cuando se
permite que un nodo pueda estar asignado a m´as de un concentrador, diremos que se trata
de asignaci´on m´ultiple. En la figura (1) podemos observar que el v´ertice 7 est´a asignado a
los concentradores 3 y 5. Y el nodo 2 recibe producto de los concentradores 9 y 5.
limitaciones de capacidad: existe la posibilidad de imponer restricciones de capacidad sobre
los arcos (cu´anta cantidad de producto puede circular) o de los niveles de entrada y salida
en los concentradores (cu´anto producto puede recibir o enviar).
M´as informaci´on puede ser encontrada en el cap´ıtulo 2 Localizaci´on de Concentradores Avan-
ces en Localizaci´on del Avances de localizaci´on de servicios y aplicaciones (9), donde se encuen-
3
tra lo expuesto en este tutorial mucho m´as detallado y extendido. All´ı se pueden encontrar las
diferentes formulaciones.
Agradecimientos
La labor de investigaci´on de los autores ha sido cofinanciada por el Plan Nacional de In-
vestigaci´on Cient´ıfica, Desarrollo e Innovaci´on Tecnol´ogica (I+D+I) y por los fondos europeos
FEDER, mediante el proyecto TIC2003-05982-C05-03.
Referencias
[1] T. Aykin. On the location of hubs facilities. Transportation Science, 22:155–157, 1988.
[2] T. Aykin. A quadratic integer program for the location of interacting hub facilities. European
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[3] T. Aykin. Networking policies for hub-and-spoke systems with application to the air trans-
portation system. Transportation Science, 29(3):201–221, 1995.
[4] Natashia Boland, Mohan Krishnamoorthy, Andreas T. Ernst, and Jamie Ebery. Prepro-
cessing and cutting for multiple allocation hub location problems. European Journal of
Operational Research, 155(3):638–653, 2004. To appear in European Journal of Opera-
tional Research. Available online at www.sciencedirect.com.
[5] James F. Campbell. Hub location and the p-hub median problem. Operations Research,
44(6):923–935, 1994.
[6] James F. Campbell. Integer programming formulations of discrete hub location problems.
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[7] James F. Campbell, Andreas T. Ernst, and Mohan Krishnamoorthty. Hub location pro-
blems. In H. Hamacher and Z. Drezner, editors, Location Theory: Applications and
Theory, pages 373–406. Springer-Verlag, 2001.
[8] L´azaro C´anovas, Sergio Garc´ıa, and Alfredo Mar´ın. Solving the uncapacitated multiple allo-
cation hub location problem by means of a dual-ascent technique. Submitted for publica-
tion. Avalaible in http://www.optimization-online.org/DB HTML/2004/01/812.html,
2004.
[9] L´azaro C´anovas, Sergio Garc´ıa, and Alfredo Mar´ın. Avances en localizaci´on de servicios
y sus aplicaciones (Advances in facility location and its applications), chapter Locali-
zaci´on de concentradores (Hub location), pages 35–58. Servicio de publicaciones de la
Universidad de Murcia, 2004. ISBN 84-8371-507-4.
[10] L´azaro C´anovas, Mercedes Landete, and Alfredo Mar´ın. New formulations for the unca-
pacitated multiple allocation hub location problem. European Journal of Operational
Research, 2005. To appear. Available online.
[11] M.E. O’Kelly D.L. Bryan. Hub-and-spoke networks in air transportation: An analytical
review. Journal of Regional Science, 39(2):275–195, 1999.
[12] Jamie Ebery, Mohan Krishnamoorthy, Andreas Ernst, and Natashia Boland. The capaci-
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Journal of Operational Research, 120:614–631, 2000.
4
[13] Donald Erlenkotter. A dual-based procedure for uncapacitated facility location. Operations
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[17] Horst W. Hamacher, Martine Labb´e, Stefan Nickel, and Tim Sonneborn. Adapting poly-
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[20] John G. Klincewicz. Avoiding local optima in the p-hub location problem using tabu search
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[21] John G. Klincewicz. A dual algorithm for the uncapacitated hub location problem. Location
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[22] John G. Klincewicz. Hub location in backbone/tributary network design: A review. Location
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[23] Youngho Lee, Byung Ha Lim, and June S. Park. A hub location problem in designing digital
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[24] Alfredo Mar´ın. Uncapacitated hub location: enforced formulation, new facets and a branch-
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[25] Gabriela Mayer and Bernd Wagner. HubLocator: An exact solution method for the multiple
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[26] Stefan Nickel, Anita Sch¨obel, and Tim Sonneborn. Hub location problems in urban traffic
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[29] Morton O’Kelly. A quadratic integer program for the location of interacting hub facilities.
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[30] Morton O’Kelly, D. Bryan, D. Skorin-Kapov, and J. Skorin-Kapov. Hub network design with
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5
[31] Morton O’Kelly, Darko Skorin-Kapov, and Jadranka Skorin-Kapov. Lower bounds for the
hub location problem. Management Science, 41(4):713 – 721, 1995.
[32] Illia Racunica and Laura Wynter. Optimal location of intermodal freight hubs. Available
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[33] Mihiro Sasaki, Atsuo Suzuki, and Zvi Drezner. On the selection of hub airports for an airline
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[36] Kate Smith, M. Krishnamoorthy, and M. Palaniswami. Neural versus traditional approaches
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[37] Jinhyeon Sohn and Sungsoo Park. Efficient solution procedure and reduced size formulations
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1998.
[38] Jinhyeon Sohn and Sungsoo Park. The single allocation problem in interacting three-hub
network. Networks, 35(1):17–25, 2000.
6

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  • 1. Tutorial: Localizaci´on de concentradores L´azaro C´anovas Dpto. Estad´ıstica e I.O. Universidad de Murcia lcanovas@um.es Sergio Garc´ıa Dpto. Estad´ıstica e I.O. Universidad de Murcia sgarcia@um.es Alfredo Mar´ın Dpto. Estad´ıstica e I.O. Universidad de Murcia amarin@um.es Resumen Los problemas de localizaci´on de concentradores aparecen en muchas situaciones reales. Todas ellas tienen en com´un que se debe enviar un determinado bien o producto entre todos los nodos de una determinada red, pero este env´ıo ha de realizarse necesariamente a trav´es de unos nodos especiales que denominaremos concentradores (en ingl´es, hubs). Estos nodos especiales tienen como funci´on la de aglutinar el producto y distribuirlo entre los nodos destino y otros concentradores que lo distribuyan a su vez entre los destinos. Entre las situaciones cl´asicas donde aparece la localizaci´on de concentradores podr´ıamos citar las telecomunicaciones (intercambio de datos entre terminales), el transporte (tr´afico a´ereo de pasajeros) y el correo postal (env´ıo de cartas y paquetes). Todos estos problemas tienen en com´un que debe mandarse un producto entre cada par de puntos (nodos), no pudiendo hacerlo directamente sino a trav´es de los nodos localizados como concentradores, puntos especiales que act´uan como terminales de transbordo, esto es, recogiendo y redistribuyendo los productos que se deben mandar. Entra en juego entonces una econom´ıa de escalas, y los transportes entre concentradores se benefician de un factor de descuento. 1. Introducci´on El problema de localizaci´on de concentradores surge con un trabajo seminal de O’Kelly (28) continuo y otro trabajo del mismo autor (29) discreto. Posteriormente Aykin en ((1), (2)) presenta la primera formulaci´on como problema cuadr´atico. En 1994, Campbell ((5), (6)) introdujo las primeras formulaciones de programaci´on lineal entera. Durante la d´ecada de los 90 del siglo XX aparecen publicadas dos revisiones, una de Klincewicz (22) donde se realiza una revisi´on en el ´area de las telecomunicaciones, incluyendo el dise˜no de la red y la localizaci´on de los nodos concentradores, y otra revisi´on de Bryan y O’Kelly (11) en el contexto del transporte a´ereo. Desde entonces han sido numerosos los art´ıculos referidos al problema de localizaci´on de concentradores (por ejemplo (28), (7)). 2. Descripci´on Consideremos un grafo G = (V, A) completo, con |V | = n. Entre cada par de v´ertices i y j existe una cantidad de producto wij que debe ser enviado desde i hasta j, y salvo que i o j sean concentradores, este env´ıo debe ser realizado empleando al menos un concentrador intermedio y un m´aximo de dos concentradores. Adem´as, salvo menci´on expresa de lo contrario, se asumir´a que los costes asociados a los arcos satisfacen la desigualdad triangular (y nos referiremos a ellos como costes eucl´ıdeos). 1
  • 2. El valor cij ≥ 0 representar´a el coste por unidad de producto asociado al uso del arco (i, j). Asimismo, en funci´on del tramo de la ruta al que corresponda el arco, se aplicar´a un factor de proporcionalidad: factor de recolecci´on χ si el arco conduce desde un nodo de origen no concentrador hasta un concentrador, factor de descuento α si el arco une dos concentradores, factor de distribuci´on δ si el arco lleva desde un concentrador hasta un nodo de destino. donde χ, δ > α > 0. En consecuencia, el coste de enviar wij unidades de producto desde el nodo de origen i hasta el nodo de destino j a trav´es de los concentradores k y m (en este orden) es: Cijkm = wij (χcik + δckm + αcmj) . Respecto al n´umero de concentradores a localizar existen dos variedades del problema. Puede estar prefijado el n´umero p de concentradores a localizar, o bien se paga un coste fk ≥ 0, k = 1, . . . , n, por establecer un concentrador en el nodo k. Una vez el conjunto de concentradores ha sido establecido, el flujo entre cada par de nodos debe mandarse a trav´es de un m´ınimo de uno y un m´aximo de dos concentradores. En concreto: (i) si ni el origen ni el destino son concentradores, entonces el flujo debe ir a trav´es de uno o dos concentradores intermedios; i k m j i k j (ii) si el origen o el destino (pero no ambos) son concentradores, entonces el flujo puede en- viarse directamente o se puede usar un concentrador adicional; i k j i k j i j i j (iii) si tanto el origen como el destino son concentradores, entonces el flujo debe viajar direc- tamente de un nodo al otro. i j Cuando los costes c est´an basados en distancias (satisfacen la desigualdad triangular) enton- ces la soluci´on ´optima no contendr´a una ruta que pase por m´as de dos concentradores. En otro caso, esta condici´on debe ser impuesta como restricci´on al modelo. 2
  • 3. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Figura 1: Ejemplo de asignaciones 3. Clasificaci´on de los problemas En un problema de localizaci´on de concentradores existen varios aspectos a considerar: n´umero de concentradores: la cantidad de concentradores a ubicar puede fijarse de ante- mano en p. Entonces le llamaremos problema de p-concentradores; sin embargo, en este ´ultimo caso se asocia a cada nodo un coste de apertura, fijo para cada nodo, a pagar en caso de establecer un concentrador en ´este. asignaci´on: la asignaci´on puede ser simple o m´ultiple. En la figura (1) se muestra los dos tipos de asignaci´on. Cuando cada nodo s´olo puede estar conectado a un concentrador, tanto para enviar como para recibir, diremos que se trata de asignaci´on simple. Este hecho se ilustra en la figura (1): los nodos 1, 3, 6 y 8 est´an conectados a un solo concentrador, y as´ı todo el producto que recibe el nodo 8 debe venir enrutado por el concentrador 5, y todo el producto que env´ıen los nodos 4 y 6 debe ser enrutado por el concentrador 3. Por el contrario, hay problemas donde se puede permitir que un nodo pueda emplear un concentrador o m´as concentradores, tanto para recibir como para enviar. Cuando se permite que un nodo pueda estar asignado a m´as de un concentrador, diremos que se trata de asignaci´on m´ultiple. En la figura (1) podemos observar que el v´ertice 7 est´a asignado a los concentradores 3 y 5. Y el nodo 2 recibe producto de los concentradores 9 y 5. limitaciones de capacidad: existe la posibilidad de imponer restricciones de capacidad sobre los arcos (cu´anta cantidad de producto puede circular) o de los niveles de entrada y salida en los concentradores (cu´anto producto puede recibir o enviar). M´as informaci´on puede ser encontrada en el cap´ıtulo 2 Localizaci´on de Concentradores Avan- ces en Localizaci´on del Avances de localizaci´on de servicios y aplicaciones (9), donde se encuen- 3
  • 4. tra lo expuesto en este tutorial mucho m´as detallado y extendido. All´ı se pueden encontrar las diferentes formulaciones. Agradecimientos La labor de investigaci´on de los autores ha sido cofinanciada por el Plan Nacional de In- vestigaci´on Cient´ıfica, Desarrollo e Innovaci´on Tecnol´ogica (I+D+I) y por los fondos europeos FEDER, mediante el proyecto TIC2003-05982-C05-03. Referencias [1] T. Aykin. On the location of hubs facilities. Transportation Science, 22:155–157, 1988. [2] T. Aykin. A quadratic integer program for the location of interacting hub facilities. European Journal of Operational Research, 46:409–411, 1990. [3] T. Aykin. Networking policies for hub-and-spoke systems with application to the air trans- portation system. Transportation Science, 29(3):201–221, 1995. [4] Natashia Boland, Mohan Krishnamoorthy, Andreas T. Ernst, and Jamie Ebery. Prepro- cessing and cutting for multiple allocation hub location problems. European Journal of Operational Research, 155(3):638–653, 2004. To appear in European Journal of Opera- tional Research. Available online at www.sciencedirect.com. [5] James F. Campbell. Hub location and the p-hub median problem. Operations Research, 44(6):923–935, 1994. [6] James F. Campbell. Integer programming formulations of discrete hub location problems. European Journal of Operational Research, 72:387–405, 1994. [7] James F. Campbell, Andreas T. Ernst, and Mohan Krishnamoorthty. Hub location pro- blems. In H. Hamacher and Z. Drezner, editors, Location Theory: Applications and Theory, pages 373–406. Springer-Verlag, 2001. [8] L´azaro C´anovas, Sergio Garc´ıa, and Alfredo Mar´ın. Solving the uncapacitated multiple allo- cation hub location problem by means of a dual-ascent technique. Submitted for publica- tion. Avalaible in http://www.optimization-online.org/DB HTML/2004/01/812.html, 2004. [9] L´azaro C´anovas, Sergio Garc´ıa, and Alfredo Mar´ın. Avances en localizaci´on de servicios y sus aplicaciones (Advances in facility location and its applications), chapter Locali- zaci´on de concentradores (Hub location), pages 35–58. Servicio de publicaciones de la Universidad de Murcia, 2004. ISBN 84-8371-507-4. [10] L´azaro C´anovas, Mercedes Landete, and Alfredo Mar´ın. New formulations for the unca- pacitated multiple allocation hub location problem. European Journal of Operational Research, 2005. To appear. Available online. [11] M.E. O’Kelly D.L. Bryan. Hub-and-spoke networks in air transportation: An analytical review. Journal of Regional Science, 39(2):275–195, 1999. [12] Jamie Ebery, Mohan Krishnamoorthy, Andreas Ernst, and Natashia Boland. The capaci- tated multiple allocation hub location problem: formulation and algorithms. European Journal of Operational Research, 120:614–631, 2000. 4
  • 5. [13] Donald Erlenkotter. A dual-based procedure for uncapacitated facility location. Operations Research, 26(6):992–1009, 1978. [14] Andreas Ernst and Mohan Krishnamoorthy. Efficient algorithms for the uncapacitated sin- gle allocation p-hub median problem. Location Science, 4(3):139 – 154, 1996. [15] Andreas T. Ernst and M. Krishnamoorthy. Solution algorithms for the capacitated single allocation hub location probelm. Annals of Operations Research, 86:141–159, 1999. [16] Andreas T. Ernst and Mohan Krishnamoorthy. Exact and heuristic algorithms for the un- capacitated multiple allocation p-hub median problem. European Journal of Operational Research, 104:100–112, 1998. [17] Horst W. Hamacher, Martine Labb´e, Stefan Nickel, and Tim Sonneborn. Adapting poly- hedral properties from facility to hub location problems. Discrete Applied Mathematics, 145:104–116, 2004. [18] Patrick Jaillet, Gao Song, and Gang Yu. Airline network design and hub location problems. Location Science, 4(3):195–212, 1996. [19] J.G. Klincewicz. Heuristics for the p-hub location problem. European Journal of Operational Research, 53:25–37, 1991. [20] John G. Klincewicz. Avoiding local optima in the p-hub location problem using tabu search and GRASP. Annals of Operations Research, 40:283 – 302, 1992. [21] John G. Klincewicz. A dual algorithm for the uncapacitated hub location problem. Location Science, 4(3):173–184, 1996. [22] John G. Klincewicz. Hub location in backbone/tributary network design: A review. Location Science, 6:307–335, 1998. [23] Youngho Lee, Byung Ha Lim, and June S. Park. A hub location problem in designing digital data service networks: Lagrangian relaxation approach. Location Science, 4(3):185–194, 1996. [24] Alfredo Mar´ın. Uncapacitated hub location: enforced formulation, new facets and a branch- and-cut-and-relax algorithm. Submitted for publication, 2003. [25] Gabriela Mayer and Bernd Wagner. HubLocator: An exact solution method for the multiple allocation hub location problem. Computers and Operations Research, 29:715–739, 2002. [26] Stefan Nickel, Anita Sch¨obel, and Tim Sonneborn. Hub location problems in urban traffic networks. In Niitthymahi and Pursula, editors, Mathematical Methods and Optimisation in Transportation Systems, pages 1–12. Kluwer Academic Publishers, 2000. [27] M.E. O’Kelly. Activity levels at hub facilities in interacting networks. Geographical Analysis, 18(4):343–356, 1986. [28] M.E. O’Kelly. The location of interacting hub facilities. Transportation Science, 20(2):92– 106, 1986. [29] Morton O’Kelly. A quadratic integer program for the location of interacting hub facilities. European Journal of Operational Research, 32:393–404, 1987. [30] Morton O’Kelly, D. Bryan, D. Skorin-Kapov, and J. Skorin-Kapov. Hub network design with single and multiple allocation: a computational study. Location Science, 4(3):125–138, 1996. 5
  • 6. [31] Morton O’Kelly, Darko Skorin-Kapov, and Jadranka Skorin-Kapov. Lower bounds for the hub location problem. Management Science, 41(4):713 – 721, 1995. [32] Illia Racunica and Laura Wynter. Optimal location of intermodal freight hubs. Available at http://optimization-online.org/DB HTML/2001/01/263.html, 2001. [33] Mihiro Sasaki, Atsuo Suzuki, and Zvi Drezner. On the selection of hub airports for an airline hub-and-spoke system. Computers and Operations Research, 26:1411–1422, 1999. [34] D. Skorin-Kapov, J. Skorin-Kapov, and M.E. O’Kelly. Tight linear programming relaxations of uncapacitated p-hub median problems. European Journal of Operational Research, 94:582–593, 1996. [35] Darko Skorin-Kapov and Jadranka Skorin-Kapov. On tabu search for the location of inter- acting hub facilities. European Journal of Operational Research, 73:502 – 509, 1994. [36] Kate Smith, M. Krishnamoorthy, and M. Palaniswami. Neural versus traditional approaches to the location of interacting hub facilities. Location Science, 4(3):155–171, 1996. [37] Jinhyeon Sohn and Sungsoo Park. Efficient solution procedure and reduced size formulations for p-hub location problems. European Journal of Operational Research, 108:118–126, 1998. [38] Jinhyeon Sohn and Sungsoo Park. The single allocation problem in interacting three-hub network. Networks, 35(1):17–25, 2000. 6