En el problema clásico de orientación de equipos (TOP), se emplea una flota fija de vehículos, cada uno con un alcance de conducción limitado. El gerente debe decidir sobre el subconjunto de clientes a visitar, así como el orden de visita (rutas). Cada cliente ofrece una recompensa diferente, que se recoge la primera vez que se visita. El objetivo es maximizar la recompensa total recolectada sin exceder la restricción de alcance de conducción. Este documento analiza una versión más realista del TOP en la que la limitación de alcance de conducción se considera como una restricción flexible: cada vez que se excede este alcance, se activa un costo de penalización. Este costo se modela como una función a trozos, que depende de factores como la distancia del vehículo al depósito de destino. Como resultado, el objetivo tradicional de maximización de recompensas se convierte en una función no suave. Además, también se considera un segundo objetivo, en relación con el diseño de planes de enrutamiento equilibrados. Se proporciona un modelo matemático para este TOP no suave y biobjetivo, y se propone un algoritmo sesgado-aleatorizado como enfoque de resolución.