Motivado por algunas aplicaciones prácticas de la entrega de suministros post-desastre, estudiamos un problema de enrutamiento de vehículos dependiente del tiempo de múltiples viajes con entrega dividida (MTTDVRP-SD) con un vehículo aéreo no tripulado (UAV). Esta es una variante del VRP que permite que el UAV viaje varias veces; las demandas de los nodos de tarea son divisibles, y la información es dependiente del tiempo. Proponemos una formulación matemática del MTTDVRP-SD y analizamos el patrón de la solución, incluyendo el enrutamiento de entrega y la cantidad de entrega. Desarrollamos un algoritmo basado en el marco de simulación recocida (SA). Primero, la solución inicial es generada por un algoritmo de subasta inteligente mejorado; luego, el vecindario estocástico de la ruta de entrega es generado basado en el algoritmo SA. Con base en esto, el modelo se simplifica a un modelo de programación lineal entera mixta (MILP), y el optimizador CPLEX se utiliza para resolver la cantidad de entrega. El algoritmo propuesto se compara con recocido de simulación aleatoria-CPLEX (R-SA-CPLEX), algoritmo genético de subasta-CPLEX (A-GA-CPLEX), y subasta-simulación recocida-CPLEX (A-SA) en 30 instancias en tres escalas, y su efectividad y eficiencia se verifican estadísticamente. El algoritmo propuesto difiere significativamente de R-SA-CPLEX a un nivel de confianza del 99% y supera a R-SA-CPLEX en aproximadamente un 30%. En el caso de gran escala, el tiempo de cálculo del algoritmo propuesto es aproximadamente 30 minutos más corto que el de A-SA. En comparación con el algoritmo A-GA-CPLEX, el rendimiento y la eficiencia del algoritmo propuesto se mejoran. Además, en comparación con un modelo que no permite la entrega dividida, los valores de la función objetivo de la solución del modelo MTTDVRP-SD se reducen en un 52,67%, 48,22% y 34,11% para las tres instancias escaladas, respectivamente.