透過電腦與數學計算所得到TSP／VRP 送貨路線的結果，經常與一般人對「合理路線」的直覺有所落差。使用者在看到結果時，往往會產生諸如「為什麼要繞路」、「為什麼不先跑近的點」等疑問。這類反應多半來自兩個方面。其一，是目標函數與人類直覺之間的差異。對人而言，「順路」通常意味著視覺上的連續與區域一致；對車輛排派最佳化模型而言，只要整體成本更低，即便局部出現多輛車的穿插，或需要走回頭路，仍屬於合理解。其二，TSP 與 VRP 本身即屬於 NP-hard 問題，隨著問題規模擴大，求解時間與計算複雜度會快速上升，在有限的計算時間內，往往難以保證所得解為全域最佳。
此外，在真實世界中，路線優化問題的應用場景往往還必須額外納入司機工時、配送點的服務時間、不同車輛與容量等現實因素，這使得即便以人力規劃出「合理路線」本身就更加困難。對機器而言，在有限的計算時間、且高度受現實條件限制的情況下，找到一組仍可實際執行的解，同樣是一項具挑戰性的任務。因此，在多數實務場景中，部分結果即使在視覺上不符合直覺，實際上卻可能是唯一能同時滿足所有限制的方案。
為了讓最終結果更貼近人類的理解方式，事先將配送目標進行「分群」是一種最直觀的手段。人類在面對大量配送點時，往往無法一次性規劃出一條或數條「理想」的送貨路線，更遑論還需同時考慮各種現實限制。因此，常見的策略是先依區域、距離或熟悉程度，將配送點劃分成數個群組，再分別處理。分群能有效降低問題規模，使路線在視覺與認知上更為清楚，也有助於工作分配與責任區劃的界定。也就是說，分群的價值並非來自於讓路線更短或更快，而是讓原本複雜的問題變得「可被理解」。例如，在實際配送過程中，一線人員經常會遇到突發狀況，如配送點未準時營業。此時，分群能確保配送點在空間上的集中，使司機能先處理鄰近的其他配送點，再回頭完成未能即時配送的任務，提升實務操作上的彈性。
然而，即使完成分群，配送點的時間窗限制仍可能導致結果出現某種程度的「不完美」。例如，早餐店通常需要在凌晨完成配送，而黃昏市場的攤販則集中於下午時段補貨，即便兩者在地理位置上相當接近，也難以安排在同一條配送路線中。