Para abordar los desafíos del impacto ambiental y la eficiencia en la distribución en logística de alimentos frescos, se propone un modelo de transbordo segmentado que implica la operación coordinada de vehículos de gasolina y eléctricos. El modelo minimiza los costos totales de distribución al considerar el transporte, la refrigeración, el daño del producto, las emisiones de carbono y las penalizaciones por violaciones de la ventana de tiempo. El algoritmo de agrupamiento k-means++ se utiliza para determinar los puntos de transbordo, mientras que se emplea un algoritmo de optimización de colonia de hormigas multiobjetivo adaptativo mejorado (IAMACO) para optimizar las rutas de entrega para la flota heterogénea. Los resultados del estudio de caso muestran que en comparación con el modelo tradicional, el modo de transbordo segmentado reduce los costos totales de distribución, las emisiones de carbono y los costos de penalización por ventana de tiempo en un 22.13%, 28.32% y 41.08%, respectivamente, proporcionando una solución viable para que las empresas de logística de alimentos frescos logren un crecimiento sostenible y eficiente.