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第286章 午高峰的算法优化实验[3 / 6]

会未被系统发掘。

第二步:设计“智能建议”规则集(决策支持层)

基于数据分析,古民设计了几个简单的、可嵌入现有微信群流程的“智能建议”规则,旨在为骑手在关键决策点提供“提示”,而非取代决策。

1.“避坑”商家预警:在午高峰开始前(10:50),由古民(或之后可固定由某人)在群里发布一条“午高峰商家出餐预警”,基于历史数据列出3-5个“已知慢且不稳定”的商家名单,建议骑手“谨慎接单或预留足够时间”。例如:[预警]午高峰慎接:D1-“老火锅”(出餐慢+波动大),B3-“功夫煲仔”(周末慢),C2-“现磨坊咖啡”(高峰排队久)。

2.“顺路潜力”提示(核心优化):这是实验的关键。古民设计了一个基于微信群和共享在线表格的“半自动匹配提示”流程:

??工具:创建一个共享的在线表格(如腾讯文档),仅7名骑手可编辑。表格预先画好,行是时间(以5分钟为间隔,从11:00到13:30),列是7名骑手。每个单元格代表某个骑手在某个5分钟时间段的状态。

??状态更新:骑手抢到订单后,除了在微信群按原格式播报,必须立即在共享表格的对应自己名字列、对应时间段的单元格里,用简明代码更新状态。代码格式:[取餐网格]-[商家快/慢]-[送达网格]。例如,老王在11:05抢到一单,就在“老王”列、“11:00-11:05”或“11:05-11:10”的单元格里填入:B3-快-A2。如果正在配送途中,可简单标记运输中。如果刚完成配送,处于空闲寻单状态,标记空闲。

??匹配提示生成:古民(或指定一个稍有空闲的骑手,如刚好在等餐的)每隔5-10分钟快速扫描共享表格。基于表格中每个人的“计划取餐网格”、“计划送达网格”和“状态”,结合网格间基准距离和流向数据,人工寻找潜在的“路径合并”或“接力”机会。发现后,立即在微信群@相关骑手,给出具体建议。

??示例1(路径合并):@小王@小李潜在合并:小王你11:10-11:15在C1取餐送D2,小李你计划11:20-11:2

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