Розглянуто метод оптимізації маршрутів в умовах невизначеностей, які виникають у динамічному середовищі логістичного складу. Розроблено метод, який поєднує чіткі правила експертів з імовірнісними моделями логічних мереж. Також запропонована концептуальна модель для комбінованої системи, пояснено, як перетворювати дані з експертної системи у формули для логічних мереж, розглянуто обчислювальні аспекти. Розглянуто можливі напрямки для майбутніх досліджень, зокрема, методи автоматичного навчання та адаптивними системами. Результати статті створюють основу для інтелектуальних систем керування, які зможуть розв'язувати задачі маршрутизації з урахуванням безлічі факторів, що впливають на рух роботів.