El rango de aplicaciones de los sistemas de aeronaves pilotadas remotamente (RPAs) en diversas industrias indica que su uso creciente podría reducir los costos operativos y el tiempo. Los sistemas de aeronaves pilotadas remotamente (RPAS) pueden ser desplegados de manera rápida y efectiva en numerosos sistemas de distribución e incluso durante una crisis al eliminar los problemas existentes en el transporte terrestre debido a su estructura y flexibilidad. Además, también pueden ser útiles en la recolección de datos en áreas dañadas al definir correctamente la condición de las trayectorias de vuelo. Por lo tanto, parece necesario definir un marco y un modelo para una mejor regulación y gestión de los sistemas basados en RPAS; un modelo que podría predecir con precisión lo que sucederá en la práctica a través de la simulación real de las circunstancias de los sistemas de distribución. Por lo tanto, este estudio intenta proponer un modelo de optimización de localización y enrutamiento multiobjetivo especificando restricciones de ventanas de tiempo, demandas de recogida y entrega simultáneas, y la posibilidad de recargar las baterías utilizadas para reducir, en primer lugar, los costos de transporte, en segundo lugar, los tiempos de entrega, y en tercer lugar, los riesgos estimados. Además, el tiempo de entrega del modelo ha sido optimizado para aumentar su precisión en función de las condiciones inciertas de los posibles escenarios de tráfico. También es imperativo señalar que la evaluación de los indicadores de riesgo se realizó en base al estándar de Evaluación de Riesgo de Operaciones Específicas (SORA) para definir la tercera función objetivo, que se llevó a cabo en algunos estudios previos. Finalmente, se muestra cómo el algoritmo NSGA-II desarrollado en este estudio tuvo un rendimiento exitoso y redujo la función objetivo en un 31%. Comparar los resultados obtenidos utilizando un enfoque meta-heurístico NSGA-II, a través del método riguroso GAMS, indica que los resultados son válidos y confiables.