La literatura existente en geografía cuantitativa carece de artículos que abarquen la autocorrelación espacial (SA), una propiedad fundamental de los datos georreferenciados, y la optimización espacial, una forma popular de análisis geográfico. El conocido problema de localización-asignación ilustra esta situación, aunque su distribución geográfica empírica de la demanda casi siempre exhibe una SA positiva. Esta información latente redundante alude a otras herramientas que podrían ayudar a resolver problemas de optimización espacial de una manera mejorada, si no mejor, que la heurística. Dentro de una perspectiva de prueba de concepto, este documento articula conexiones entre extensiones del renombrado Teorema de la mayoría del problema de minisum y especialmente los índices locales de SA (LISA). La articulación de la relación aquí es extensiva al establecimiento de vínculos en el entorno = 2 ya establecidos para el problema de la mediana espacial = 1. Además, este documento presenta los fundamentos para un novedoso algoritmo extremadamente eficiente = 2 cuya formulación explota demostrativamente la autocorrelación espacial.