Este documento presenta un modelo mejorado de ubicación de hubs móviles multi-período que tiene en cuenta factores críticos como el tiempo de servicio, los retrasos en el procesamiento de flujos y los impactos de la congestión en hubs con capacidad limitada. A medida que las redes de transporte (urbanas) evolucionan, los hubs móviles desempeñan un papel cada vez más vital en la promoción de soluciones logísticas sostenibles y en la resolución de complejos desafíos operativos. Al permitir el reubicamiento de hubs a lo largo de los períodos, este modelo busca minimizar los costos generales, particularmente en respuesta a las fluctuaciones dinámicas de la demanda. Para resolver este problema, proponemos un modelo de optimización bi-objetivo e introducimos un algoritmo meta-heurístico híbrido adaptado a esta aplicación. El algoritmo implica una técnica basada en agrupamiento para evaluar soluciones y un enfoque genético refinado para producir nuevos conjuntos de soluciones. Se han realizado varios experimentos con el conjunto de datos de Australia Post para evaluar el método propuesto. Los resultados se han comparado con la Optimización por Enjambre de Partículas Multi-Objetivo (MOPSO) y el Algoritmo Genético de Clasificación No Dominada (NSGA-II) utilizando varias métricas de evaluación del rendimiento. Los resultados indican que el algoritmo propuesto puede proporcionar conjuntos de Pareto notablemente mejores que los otros algoritmos competitivos.