Transportar verduras cosechadas en el campo o invernadero es laborioso. La utilización de vehículos pequeños de ayuda para la cosecha puede reducir el tiempo no productivo para los agricultores y mejorar la eficiencia de la cosecha. Este documento modela el proceso de cosecha de verduras en respuesta a los retrasos no productivos causados por la programación de los vehículos de ayuda para la cosecha. Teniendo en cuenta la velocidad de cosecha, la capacidad del vehículo de ayuda para la cosecha y los conflictos de programación, se construye un modelo de programación de vehículos de ayuda para la cosecha para minimizar el tiempo de espera no productivo y los costos de coordinación. Posteriormente, para satisfacer las necesidades colaborativas de los cosechadores, este documento desarrolla un algoritmo de optimización Jaya discreto multiobjetivo (DMO-Jaya), que combina un mecanismo de aprendizaje basado en la oposición y una biblioteca de memoria a largo plazo para obtener esquemas de programación adecuados para entornos agrícolas. Los experimentos muestran que el modelo estudiado puede programar vehículos de ayuda para la cosecha sin conflictos. En comparación con el algoritmo NSGA-II y el MMOPSO, el algoritmo DMO-Jaya demuestra una mejor diversidad de soluciones, lo que resulta en un tiempo de espera no productivo más corto para los cosechadores. Esta investigación proporciona un modelo de referencia para mejorar la eficiencia de la cosecha y el transporte de verduras.