Con las mejoras continuas en los niveles de consumo de las personas, aumentan las demandas de los consumidores por productos agrícolas seguros y frescos. El aumento en el número de vehículos y la congestión grave en las carreteras ha llevado a problemas, como la débil puntualidad de la logística urbana de la cadena de frío, altas emisiones de carbono, bajo valor para el cliente y reducción de la satisfacción del cliente. En este estudio, se consideran las emisiones de carbono, la satisfacción del cliente, el valor del cliente y el costo, y se establece un algoritmo de optimización para resolver el problema de enrutamiento de vehículos dependiente del tiempo en la logística urbana de la cadena de frío. Para la congestión vial en diferentes períodos de tiempo durante el proceso de distribución de la cadena de frío, se utiliza la función de segmento para expresar la velocidad del vehículo. Según las características del modelo, considerando las restricciones de la ventana de tiempo y la capacidad del vehículo, se propone un algoritmo NSGA-II mejorado con las características de optimización local del algoritmo voraz (G-NSGA-II), y se optimiza la estrategia de aptitud de clasificación. Además, llevamos a cabo una serie de experimentos en ejemplos existentes de problemas de enrutamiento de vehículos y los analizamos en un contexto real para evaluar y demostrar la efectividad del modelo y algoritmo propuestos. Los resultados del experimento muestran que el enfoque propuesto reduce efectivamente el costo total, mejora el valor del cliente y promueve el desarrollo a largo plazo de las empresas logísticas.