Este documento desarrolla un modelo matemático para el transporte de carga intermodal. Se centra en determinar el flujo de mercancías, el número de vehículos y el volumen transferido de bienes transportados desde puntos de origen a puntos de destino. El modelo de este artículo es minimizar el costo total, que consiste en costos fijos, costos de transporte, costos de transferencia intermodal y costos de emisión de CO. Presenta un modelo de programación lineal entera mixta (MILP) que minimiza los costos totales, y un modelo de programación lineal entera mixta difusa (FMILP) que minimiza los costos totales imprecisos bajo condiciones de datos inciertos. En los modelos, se incorporan la capacidad de nodo, el desvío y la utilización de vehículos para estimar el impacto en el rendimiento. Además, se lleva a cabo un experimento computacional para evaluar el impacto de cada restricción y analizar las características de los modelos bajo diferentes escenarios. Los modelos desarrollados se prueban utilizando datos reales de un estudio de caso en el sur de Vietnam para demostrar su efectividad. Los resultados indican que, aunque la función objetivo (costo total) aumentó en un 20%, el problema se volvió más realista al abordar cuando se utilizó el modelo para resolver las restricciones de capacidad de nodo, desvío y utilización de vehículos. Además, sobre la base del modelo FMILP, se considera la difusión para investigar el impacto de la incertidumbre en los parámetros importantes del modelo. La solución robusta óptima muestra que el costo total del modelo FMILP se mejora en un 4% en comparación con el costo total del modelo determinista. Otro medida clave relacionada con el logro de los objetivos globales de desarrollo sostenible es considerada, reduciendo el costo adicional de transferencia intermodal y el costo de emisiones de CO en la función objetivo.