Конечно, давай разложим всё по шагам. Сначала отметь все точки доставки и сгруппируй их по географической близости – так базовое расстояние будет минимальным. Построй взвешенный граф, где каждое соединение будет стоить расстояние плюс штраф, если на этом участке раньше были частые ошибки. Запусти классический алгоритм поиска кратчайшего пути, типа Дейкстры или A*, чтобы получить базовый маршрут, а потом немного подкорректируй его, добавив запас на участках с высокой изменчивостью, чтобы избежать проблемных зон. После каждой доставки фиксируй фактическое время прибытия и любые накладки, и используй эту информацию для корректировки функции стоимости – чтобы модель научилась определять, какие точки менее надёжные. И, в завершение, поделись алгоритмом с сообществом, чтобы другие могли предлагать улучшения или добавлять данные из реальной жизни. Так он и останется быстрым, надёжным и постоянно будет совершенствоваться.

Отлично, давай запустим тестовый прогон и по ходу дела подкрутим. Готов, когда ты.

Ладно, решено – выдвигаемся, собираем данные и держим всё под контролем. Посмотрим, что покажет статистика.