Доклад посвящен исследованию проблемы выполнения задач и маршрутизации в автономной системе транспортировки, которая соответствует известной задаче ориентирования в области исследования операций. Путем расширения классической задачи ориентирования до стохастической и динамической задачи с случайным временем перемещения и временем обслуживания проведено исследование с целью оптимизации выбора маршрутов с максимизацией общего собранного вознаграждения в соответствии с доступным временем для самоадаптивного агента. В рамках динамической и стохастической задачи ориентирования предложены три стратегии коррекции на основе многоступенчатых эвристик (вставка и удаление, гибридная оптимизация с использованием имитационного отжига и табу-поиска, а также оптимизация на основе порога) для обеспечения автономного агента возможностью коррекции маршрутов в реальном времени. Наконец, для проверки эффективности всех трех предложенных стратегий проведены эксперименты с использованием симуляции.