Los modelos de localización y relocalización de instalaciones siguen proporcionando ayuda en la toma de decisiones contemporánea para el beneficio de la sociedad. En la capital Hidalguense, la ubicación actual de la Central de Abastos (CA), y la afluencia de personas y transportes a esa zona de la ciudad conlleva a una serie de problemas de seguridad, tráfico, e higiene, entre otros. Con el fin de acercar el servicio que presta esta instalación a la ciudadanía, se propone en este trabajo la reubicación de la actual CA por medio de Módulos de Abasto (MA), que a su vez no queden localizados relativamente cerca de sus competidores (por ejemplo, mercados). El proceso de modelación después de entender la problemática, consistió en formular modelos de programación lineal entera (modelos de cobertura). Los principales parámetros de estos modelos son las distancias entre posibles ubicaciones de los MA y los clientes, así como las distancias entre competidores y los MA. Las distancias proporcionadas por Google Maps se obtuvieron mediante una interfaz de programación de aplicaciones (API por sus siglas en ingles) de Microsoft. Los modelos de optimización se desarrollaron en LINGO y Gurobi, éste último se implementó con Python en el notebook de Google Colaboratory. En el modelo que solo tomó en cuenta el enfoque del consumidor, quien prefiere recorrer la menor distancia para abastecerse, se encontró que para una distancia de cobertura de 8.5 kilómetros (distancia máxima que recorrería el consumidor considerando distancias carreteras del camino de ida), se puede cubrir la zona conurbada de la ciudad en estudio abriendo mínimo 3 MA. Por otra parte, los resultados al considerar distancias del viaje redondo y una distancia máxima a recorrer de 16.9 kilómetros, también el modelo arroja que mínimo se necesitan 3 MA, aunque no necesariamente en los mismos sitios que en el caso previo. Al agregar al modelo una perspectiva estratégica, que consiste en alejar a los MA de los competidores directos (mercados) a través de una distancia llamada “distancia de protección”, los resultados que se generan, por ejemplo, para el modelo con distancias de ida es que mínimo se necesitan 4 MA, para una distancia de protección de 0.6 km y 8 km de cobertura para usuarios, pero si se impone una distancia mayor a 0.8 km de protección, el problema se vuelve infactible. Dicha infactibilidad se elimina al seleccionar una distancia cada vez mayor de cobertura de usuarios. Un comportamiento semejante se observó para el modelo con distancias de viaje redondo. Todos los resultados del análisis de sensibilidad son resumidos utilizando gráficas de curvas de nivel y calor mediante el software R y RStudio. Mientras que, para mostrar las ubicaciones de los usuarios, MA y competidores se usó Tableau.