La búsqueda global de neutralidad de carbono requiere la reducción de emisiones de carbono en logística y distribución. La integración de vehículos eléctricos (EVs) y drones en un modelo de entrega colaborativa revoluciona la entrega de última milla al reducir significativamente los costos operativos y mejorar la eficiencia de entrega, al mismo tiempo que apoya los objetivos ambientales. Este documento presenta un modelo de minimización de costos que aborda los costos de transporte, energía y comercio de carbono dentro de un marco de límite y comercio. Desarrollamos una flota mixta multi-depósito, que incluye vehículos eléctricos y de combustible, y un modelo de optimización de enrutamiento de entrega colaborativa con drones. Este modelo incorpora factores clave como tiempos de carga no lineales de vehículos eléctricos, condiciones de viaje dependientes del tiempo y consumo de energía. Proponemos un algoritmo de búsqueda de vecindario grande adaptativo que integra la distancia espacio-temporal (ALNS-STD) para resolver este modelo complejo. Este algoritmo introduce cinco operadores específicos de dominio y un mecanismo de ajuste adaptativo para mejorar la calidad y eficiencia de la solución. Nuestros experimentos computacionales demuestran la efectividad del ALNS-STD, mostrando su capacidad para optimizar rutas teniendo en cuenta factores espaciales y temporales. Además, analizamos la influencia de la distribución de estaciones de carga y los mecanismos de comercio de carbono en los costos de entrega globales y la planificación de rutas, subrayando la importancia global de nuestros hallazgos.