Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) se han vuelto cada vez más integrales en la logística y distribución debido a su flexibilidad y movilidad. Sin embargo, los estudios existentes a menudo pasan por alto la naturaleza dinámica de las demandas de los clientes y las condiciones del viento, limitando la aplicabilidad práctica de sus estrategias propuestas. Para abordar este desafío, primero construimos un modelo de planificación de rutas de VANT basado en segmentación temporal que incorpora demandas de clientes dinámicas e impactos del viento. Basado en este modelo, se desarrolla un marco de planificación de rutas de VANT logístico en dos etapas de acuerdo con el análisis de las actualizaciones del grupo de clientes y actitudes dinámicas. En segundo lugar, se formula un problema de planificación de rutas de VANT logístico consciente de la demanda dinámica y del viento para minimizar el promedio ponderado del consumo de energía y el costo de penalización por satisfacción del cliente, que considera de manera integral las restricciones de consumo de energía, las restricciones de peso de carga y las restricciones de ventana de tiempo híbridas. Para resolver este problema, se desarrolla un algoritmo de planificación de rutas múltiples de VANT logístico basado en una optimización de enjambre de partículas (PSO) mejorada, que tiene un buen rendimiento con una rápida convergencia y mejores soluciones. Finalmente, resultados de simulación extensos verifican que el algoritmo propuesto no solo puede adherirse a las restricciones de carga máxima y potencia de batería del VANT, sino que también mejora significativamente la eficiencia de carga y la tasa de utilización de la batería. En particular, en comparación con el algoritmo genético (GA), el recocido simulado (SA) y las estrategias PSO tradicionales, nuestro algoritmo propuesto logra soluciones satisfactorias dentro de un marco de tiempo razonable y reduce los costos de distribución en hasta un 9.82%.