Статтю присвячено порівняльному аналізу найвідоміших методів кластеризації маршрутів доставки (K-means, Sweep та Clarke-Wright) з обмеженою вантажопідйомністю транспортних засобів на основі імітаційних сценарних датасетів: Uniform (рівномірний розподіл пунктів доставки), Clustered (мережа, що імітує скупченість торговельних точок у спальних районах міста), Mixture (комбінована мережа з кластерами та окремими віддаленими пунктами доставки). Для маршрутизації усередині кластерів малої розмірності застосовано точний алгоритм динамічного програмування Held-Karp та евристичний алгоритм найближчого сусіда з подальшою оптимізацією 2-opt для великих наборів даних.