В течение дня с помощью 3 курьеров нужно развести 20 коробок по 20 адресам из 4 точек. Например в рамках Питера.
Для начала тебе нужно построить граф путей, где вершины - это 20 целевых адресов и 4 исходные точки, а вектора - это оценка (в худшем) времени пути между ними, причем как от складов до адресов так и между адресами. Это тут самая сложная задача, так как исходные данные только карты, где непонятно сколько времени ехать, есть ли зависимость от времени суток и нагруженности курьера.
Если ты курьерская компания уже не первый год на рынке, ты можешь себе позволить собрать статистику по тысячи курьеров (у тебя есть отметки где какой курьер куда приезжал) и составить такие графы для временных периодов 'не должно быть проблемой'.
Ну а дальше комбинаторика, самый тупой метод поиска в глубину решит условно любую задачу, причем найдет оптимальное решение, но максимально неэффективным (с точки зрения затрат на решение) способом, у тебя всего 3 курьера и всего 20 точек, это ниочем.
Есть конечно еще момент, оценка времени перемещения курьера в виде одного числа (например максимум) не является идеальным прогнозом, так как чем больше будет курьеров, тем больше будет простоев из-за того что реальное время перемещения быстрее чем оценка, правильно брать среднее и придерживать какой то процент курьеров про запас, чтобы не увеличивать время ожидания, когда все курьеры 'опаздывают' согласно средней оценки.
Поиск в глубину в данном случае это симуляция перемещения курьеров по развозу товаров заданным порядком, каждый шаг - меняешь порядок нахождения на точке и вычисляешь затраты времени. Если выполнять одновременную симуляцию сразу всех комбинаций, делая это по одному шагу (например шаг по ребру) то выбор на каждом шаге выбирать нужно тот вариант, у которого суммарное время наименьшее, таким образом как только хотя бы один из вариантов закончит развозить коробки, он и будет искомым.
