En este trabajo, nos proponemos ajustar las velocidades de los vehículos en tiempo real mediante la predicción de la densidad de población circundante basada en la distribución de ubicaciones de clientes. Consideramos de manera exhaustiva los costos fijos, los costos de pérdida de carga, los costos de combustible, los costos de penalización y los costos medioambientales; construimos un modelo de optimización de ruta de vehículos de distribución de cadena de frío con el objetivo de minimizar el costo total y maximizar la satisfacción del cliente; y diseñamos un modelo de optimización de solución de algoritmo genético híbrido. El algoritmo ajusta dinámicamente la escala del torneo a través de la desviación estándar del valor de idoneidad, utiliza el operador de cruce OX, determina la posición de variación en función de la matriz de información del cliente y realiza una optimización de búsqueda local con los operadores de eliminación e inserción. A través de la comparación con otros algoritmos en la literatura, los resultados muestran que el algoritmo genético híbrido no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también mantiene un costo total más bajo, lo cual es claramente superior al resolver el complejo problema de optimización de la ruta de distribución de cadena de frío; además, la comparación y el análisis del modelo matemático en este documento con el modelo de satisfacción unidimensional revelan que bajo el mismo umbral de restricción de satisfacción, el modelo en este documento puede reducir significativamente el costo operativo del sistema; también discutimos profundamente el mecanismo de influencia del modo de viaje del vehículo y el radio de dispersión de puntos de clientes en la planificación de la ruta de distribución.