А с чего ты взял, что эта задача разрешима? Кто и когда посчитал, что 3000 заказов (по каждому свои условия) действительно получится разместить на этих точках?

Это комбинаторная задача, и она действительно может не иметь решения. Я бы применил метод ветвей и границ, чтобы уменьшить (хотя бы немного) сложность этой задачи.

В двух словах так. Допустим, ты имеешь 1000 сложенных циклов, каждый по 10 шагов. Сложность алгоритма в этом случае составляет 1.0E1000 шагов. В этих циклах тебе необходимо, к примеру, складывать какие-то значения, чтобы в итоге найти какую-то комбинацию с минимальной суммой этих значений. На первом шаге вычисляешь сумму значений для какой-нибудь одной комбинации (желательно, с какой-то степенью вероятности, близкой к искомому оптимальному значению). Потом запускаешь свои 1000 вложенных циклов, но на каждом шаге каждого цикла сравниваешь получаемую сумму с ранее найденным минимальным значением суммы. Если сумма не всех требуемых элементов, а только части из них уже больше ранее найденного значения для всех элементов, то все остальный внутренние циклы для данного варианта пропускаются (за очевидной бесполезностью поиска решения).
Для приведенного примера целевой функцией оптимизации является минимальная сумма фиксированного количества (1000) параметров. Что для твоей задачи является целевой функцией, я сам не вьехал.

Если заказы поступают последовательно и фиксируются в базе уже на конкретных точках на конкретное время, то для каждого следующего поступающего заказа положение всех остальных заказов заранее зафиксировано и перереспределению не подлежит. В этом случае задача сильно упрощается. Тебе остается лишь вывести перечень точек, у которых на запрашиваемый клиентом период времени имеются свободные места. Если задача стоит именно так, то решение ее на многие порядки проще. Уточни, что требуется.

Пардон, опечатка вышла, которая может все запутать...
Допустим, ты имеешь 1000 в ложенных циклов,...