Este documento discute la optimización de un novedoso problema de ubicación-ruta jerárquico difuso, teniendo en cuenta la fiabilidad. El modelo matemático presentado tiene como objetivo determinar las ubicaciones óptimas de los centros de producción y almacenes, así como la ruta óptima de los vehículos, con el fin de minimizar los costos totales. Debido a la incertidumbre que rodea los parámetros de demanda y costo de transporte, se empleó un método de programación difusa para controlar el modelo. Para resolver el modelo matemático, se utilizaron los algoritmos GA y PSO. Los resultados muestran que a medida que aumenta la tasa de incertidumbre, los costos totales también aumentan. Además, los resultados indican que el porcentaje máximo de diferencia relativa entre las soluciones de GA y PSO, y las soluciones óptimas son 0.587 y 0.792, respectivamente. Por otro lado, el análisis de ejemplos numéricos demuestra que el Baron Solver no puede resolver ejemplos numéricos a gran escala. Al comparar los resultados de GA y PSO, se observa que PSO pudo resolver ejemplos numéricos en menos tiempo que GA, mientras que GA obtuvo mejores resultados que PSO. Por lo tanto, se utilizó el método TOPSIS para clasificar los diferentes métodos de solución, lo que resultó en que GA fuera reconocido como un algoritmo efectivo con un peso de utilidad de 0.972.