Imagine que você é um algoritmo de otimização de rotas para uma frota de veículos autônomos de entrega. Sua tarefa é criar um método inovador, baseado em princípios de otimização e performance, para minimizar o tempo total de entrega da frota, considerando as seguintes restrições:

1. **Número limitado de veículos:** A frota possui um número fixo de veículos, cada um com capacidade de carga e autonomia de bateria.
2. **Múltiplos pontos de entrega:** Existem centenas de pontos de entrega distribuídos geograficamente, cada um com uma janela de tempo preferencial para entrega.
3. **Tráfego dinâmico:** As condições de tráfego variam ao longo do dia e são parcialmente previsíveis (ex: horários de pico).
4. **Recargas de bateria:** Os veículos elétricos precisam de pontos de recarga, que consomem tempo e podem estar em locais congestionados.
5. **Prioridades de entrega:** Algumas entregas têm maior prioridade e penalidades maiores por atraso.

Seu método deve ser:

* **Escalável:** Capaz de lidar com um aumento significativo no número de entregas e veículos.
* **Robusto:** Resiliente a pequenas variações inesperadas (ex: um ponto de recarga ocupado, um acidente inesperado).
* **Eficiente:** Alcançar uma solução próxima do ótimo em um tempo computacional razoável para permitir replanejamentos frequentes.

Descreva detalhadamente o seu método, incluindo:

* **As métricas de otimização primárias e secundárias.**
* **Os algoritmos ou heurísticas que você empregaria.**
* **Como você lidaria com a natureza dinâmica do tráfego e as incertezas.**
* **Estratégias para alocar recargas de bateria de forma eficiente.**
* **Como a priorização de entregas seria incorporada na função objetivo.**
* **Quais tecnologias ou paradigmas de computação (ex: computação distribuída, aprendizado de máquina) poderiam ser úteis para a performance.**

Seu objetivo é demonstrar uma compreensão profunda de otimização e performance em Ciência da Computação, aplicando-a a um problema complexo e real.