The planting and harvesting of medicinal plants have characteristics that differentiate them from other crop types and complicate their planning. For example, drug processors do not require large quantities of product to be harvested but have a high concentration of active molecules. There is no evidence for any optimization tool to support the planting and harvesting of such plants. Given this sector's importance and its impact on populations’ health, it is necessary to develop solutions to increase the sustainability of their supply chains. This paper aims to bridge this gap by proposing a conceptual framework to characterize a crop planting and harvesting planning problem, and a multi-objective optimization model for the planning of planting, harvesting, post-harvesting, distribution and storage of medicinal plants with variable concentrations of molecules and minimum time between harvests. The model optimizes three objectives aligned with sustainability: supply chain costs, concentration of molecules in plants, farmers’ perceived economic unfairness. It is validated by its application to a case study of medicinal plants in the Basilicata region (Italy). The ε-constraint method is used to obtain 11 non dominated solutions showing the possibility of eliminating farmers’ perception of economic unfairness by maintaining similar values for supply chain costs and concentrations of active molecules when planning the production of medicinal plants. Finally, the TOPSIS method is applied to select the best plan to be implemented into the supply chain.

药用植物的种植和收获具有将它们与其他作物类型区分开来并使其规划复杂化的特征。例如，药物加工商不需要收获大量产品，但具有高浓度的活性分子。没有证据表明任何优化工具可以支持此类植物的种植和收获。鉴于该部门的重要性及其对人群健康的影响，有必要制定解决方案以提高其供应链的可持续性。本文旨在通过提出一个描述作物种植和收获规划问题的概念框架以及种植、收获、收获后规划的多目标优化模型来弥补这一差距，药用植物的分布和储存，具有不同的分子浓度和收获之间的最短时间。该模型优化了与可持续性一致的三个目标：供应链成本、植物中分子的浓度、农民感知到的经济不公平。它通过在巴西利卡塔地区（意大利）的药用植物案例研究中的应用得到验证。ε-约束方法用于获得 11 个非支配解决方案，表明在规划药用植物生产时，通过保持供应链成本和活性分子浓度的相似值，有可能消除农民对经济不公平的看法。最后，应用 TOPSIS 方法选择要在供应链中实施的最佳计划。该模型优化了与可持续性一致的三个目标：供应链成本、植物中分子的浓度、农民感知到的经济不公平。它通过在巴西利卡塔地区（意大利）的药用植物案例研究中的应用得到验证。ε-约束方法用于获得 11 个非支配解决方案，表明在规划药用植物生产时，通过保持供应链成本和活性分子浓度的相似值，有可能消除农民对经济不公平的看法。最后，应用 TOPSIS 方法选择要在供应链中实施的最佳计划。该模型优化了与可持续性一致的三个目标：供应链成本、植物中分子的浓度、农民感知到的经济不公平。它通过在巴西利卡塔地区（意大利）的药用植物案例研究中的应用得到验证。ε-约束方法用于获得 11 个非支配解决方案，表明在规划药用植物生产时，通过保持供应链成本和活性分子浓度的相似值，有可能消除农民对经济不公平的看法。最后，应用 TOPSIS 方法选择要在供应链中实施的最佳计划。它通过在巴西利卡塔地区（意大利）的药用植物案例研究中的应用得到验证。ε-约束方法用于获得 11 个非支配解决方案，表明在规划药用植物生产时，通过保持供应链成本和活性分子浓度的相似值，有可能消除农民对经济不公平的看法。最后，应用 TOPSIS 方法选择要在供应链中实施的最佳计划。它通过在巴西利卡塔地区（意大利）的药用植物案例研究中的应用得到验证。ε-约束方法用于获得 11 个非支配解决方案，表明在规划药用植物生产时，通过保持供应链成本和活性分子浓度的相似值，有可能消除农民对经济不公平的看法。最后，应用 TOPSIS 方法选择要在供应链中实施的最佳计划。