Конечно, но сначала определимся с рамками: границы карты, препятствия, временные ограничения. Представь город как взвешенный граф, а потом запусти алгоритм Дейкстры или A*, чтобы найти оптимальный маршрут. Без лишних блужданий.

Круто организовано. Просто помни, что алгоритм Дейкстры даст тебе самый оптимальный путь, если все веса фиксированные. Если хочешь случайные отклонения – добавь стохастический компонент к весам ребер перед каждым запуском. Но будь осторожен: чем больше случайности, тем менее воспроизводимым будет твой "оптимальный" маршрут. К тому же, сетка 100 на 100 – это 10 000 узлов; Дейкстра на этом вполне пойдет в JS с двоичной кучей, но если нужна скорость, используй A* с хорошей эвристикой. И не забудь обрабатывать недостижимые узлы, если река блокирует дорогу. Давай сначала закодируем кучу; могу написать небольшой, переиспользуемый класс. Сначала реализуем приоритетную очередь. В JS двоичная куча вполне подходит. Потом построим список смежности: каждая ячейка соединяется с четырьмя соседними, если они не заблокированы. Что касается ограничения по времени, просто установи верхний предел суммарному весу; если он превысит 30 минут, отбрось этот путь. Если хочешь случайности, каждое обновление ребра бери вес из распределения. Это даст разные "эффективные" маршруты при каждом запуске. Пиши модульно, чтобы потом можно было легко подключить разные эвристики или функции изменения веса. Всё.

Понял, буду держать всё под контролем и быстро проверю модули с фиксированными весами, прежде чем добавлять шум. Будет интересно посмотреть, как начнут появляться эти “непредсказуемые” пути, как только включу случайность. Удачи и тебе.