Este documento explora un problema de enrutamiento y programación integrada multiobjetivo, multiperíodo bajo condiciones inciertas para distribuir ayuda a áreas de desastre. Los objetivos son minimizar costos y maximizar niveles de satisfacción. Para lograr esto, el modelo matemático propuesto tiene como objetivo acelerar la entrega de suministros de ayuda a las áreas más afectadas. Además, las demandas y los tiempos de transporte se representan utilizando números difusos para reflejar de manera más precisa las condiciones del mundo real. El problema se formuló utilizando un modelo de programación entera multiobjetivo difuso. Para resolverlo, se propuso un algoritmo híbrido que combina un sistema de colonias de hormigas multiobjetivo y un algoritmo de recocido simulado. Este algoritmo adopta dos colonias de hormigas para obtener un conjunto de soluciones no dominadas (el conjunto de Pareto). Se han realizado análisis numéricos para determinar los valores óptimos de los parámetros para el algoritmo propuesto y para evaluar el rendimiento tanto del modelo como del algoritmo. Además, se comparó el rendimiento del algoritmo con el del algoritmo de optimización de enjambre de gatos multiobjetivo y el algoritmo optimizador dependiente de la aptitud multiobjetivo. Los resultados numéricos demuestran la eficiencia computacional del método propuesto.