Грузовой транспорт является одной из наиболее важных отраслей народного хозяйства. Увеличение эффективности работы логистической компании обеспечивается точной организации поставок, а также своевременной доставкой груза в пункты маршрута. Именно поэтому возникает потребность в оптимизации развозки грузов. Задача развозки – это транспортная задача по доставке негабаритных грузов из распределительного центра множеству получателей, расположенных в районе действия транспортной компании. Она является обобщением известной задачи коммивояжера, от которой отличается условием ограниченности грузоподъемности применяемого транспортного средства и, как следствие, необходимостью неоднократного возвращения на базу для пополнения перевозимого груза. В данной статье предлагается дополнить традиционную формулировку задачи требованием распределить клиентов по нескольким одновременно работающим транспортным средствам (ТС), чтобы максимальное время выполнения заказа было минимально. Тем самым учитываются не только интересы исполнителя развозки, но и клиентов. Решение задачи состоит из двух этапов. На первом каким-либо известным способом определяются рациональные кольцевые маршруты для каждого ТС, минимизирующие общий пробег. По результатам этапа рассчитывается время прохождения каждого маршрута. На втором этапе решается задача сокращения максимальное время прохождения маршрутов за счет использования нескольких ТС, производящих развозку в одно время. Для этого необходимо оптимально распределить ТС по индивидуальным маршрутам. Предлагается для решения этой задачи воспользоваться алгоритмом решения известной задачи «Упаковка предметов в контейнеры». Данная задача относится к классу NPтрудных задач в сильном смысле и не имеет точного алгоритма решения для произвольных исходных данных. В данной работе предлагается комплексный метод решения, сочетающий известный алгоритм «First fitted (FF)» – «первый подходящий», оригинальный алгоритм «First fitted with reordering (FFR)» – «первый подходящий с переупорядочением», а также нижние оценки С. Мартелло и П. Тота для контроля оптимальности полученного решения. Тестовые расчеты показали эффективность данного подхода при умеренной размерности задачи.