Este estudio investiga un problema de enrutamiento multimodal verde con ventana de tiempo flexible. El objetivo del enrutamiento es minimizar los costos totales de llevar a cabo el transporte multimodal de un lote de mercancías. Para mejorar la viabilidad de la optimización, este estudio formula el problema de enrutamiento en un entorno incierto donde se consideran difusos los factores de capacidad y emisión de carbono del proceso de viaje y el proceso de transferencia en la red multimodal. Utilizando números difusos triangulares para describir la incertidumbre, este estudio propone un modelo de programación no lineal difuso para abordar el problema de enrutamiento específico. Para hacer que el problema sea resoluble, este estudio adopta el enfoque de programación con restricciones de probabilidad difusa basado en la medida de posibilidad para eliminar la ambigüedad del modelo propuesto. Además, utilizamos restricciones de desigualdad lineal para reformular las restricciones de igualdad no lineales representadas por funciones lineales a trozos continuos y realizar la linealización del modelo de programación no lineal para mejorar la eficiencia computacional de la resolución del problema. Después del procesamiento del modelo, podemos utilizar software de programación matemática para ejecutar algoritmos de solución exacta y resolver el problema de enrutamiento específico. Se presenta un experimento numérico para mostrar la viabilidad del modelo propuesto. El análisis de sensibilidad del experimento numérico aclara aún más cómo mejorar el nivel de confianza de las restricciones de probabilidad para aumentar la posibilidad de que la ruta multimodal planificada con antelación satisfaga la restricción de capacidad en tiempo real en el transporte real, es decir, la fiabilidad del enrutamiento, aumenta tanto los costos totales como las emisiones de carbono de la ruta. El experimento numérico también encuentra que cobrar por emisiones de carbono no es absolutamente efectivo en la reducción de emisiones. En esta condición, el análisis biobjetivo indica la relación conflictiva entre reducir los costos de la actividad de transporte y reducir las emisiones de carbono en la optimización del enrutamiento. La sensibilidad de las soluciones de Pareto con respecto al nivel de confianza revela que la fiabilidad, la economía y la sostenibilidad ambiental están en conflicto entre sí. Basándose en los hallazgos de este estudio, el cliente y el operador de transporte multimodal pueden organizar un transporte multimodal eficiente, equilibrando los objetivos anteriores utilizando el modelo propuesto.