态“空闲”；骑手丙在D1接了“快商家”单也送E3。古民提示：@乙 你现在E2空闲，可先去D1帮甲取他的另一单（如果在附近）吗？@丙 你和甲都从D1送E3，可否在D1集合，由丙将两单一并取走（如果商家临近），到E3后分头送达？这样甲只需在D1等他的慢餐，避免空等。 乙和丙评估后同意。结果：甲避免了在D1空等20分钟，利用这段时间在D1附近抢了另一单“快商家”短途单；丙一次性取走两份餐，提高了取餐效率；乙协助取餐获得小额报酬。一次协同，优化了三个人的路径。

一周实验结束，数据对比（与前一周均值）：

• 人均完成单数：提升约12%。

• 人均估算总里程：下降约10%（得益于更优的路径合并和订单组合）。

• 平均每单耗时：缩短约9%（主要归因于“避坑”预警减少了异常长等待，以及协同减少了空驶和折返）。

• 协同建议采纳率：从第一天的18%提升至周末的45%。

• 主观体验评分：“商家预警”有用性平均分4.3；“匹配提示”有用性平均分3.8（部分骑手认为提示有时与自己直觉冲突，或操作稍显麻烦）；整体复杂度评分3.0（中等，可接受）。

结论与迭代方向：

“午高峰的算法优化实验”证明，即使在资源极度有限（仅有微信群、共享在线表格和人工观察）的条件下，通过极简的数据结构化记录和基于规则的、人工辅助的全局视图与匹配提示，可以显著提升小规模协作网络的整体运行效率。关键在于将个人经验（哪些商家慢）和历史数据（订单流向）转化为可共享、可操作的“群体知识”和“决策辅助信息”。

成功要素：

1. 数据驱动：简单的结构化日志，揭示了隐藏的模式（商家、小区、流向），使优化有据可依。