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当用户在外卖平台下单后，平台就会开始为这一单寻找合适的骑手来配送，这个过程就叫骑手调度。

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骑手调度是一个复杂的过程，需要考虑同时考虑商户，骑手和用户的位置，还要考虑骑手身上已有的单和商户正在准备的单。

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骑手调度是一个复杂的过程，需要考虑同时考虑商户，骑手和用户的位置，还要考虑骑手身上已有的单和商户正在准备的单。

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手机上的计步功能，以及智能手表提供的心率监测和睡眠监测等功能，都是移动感知技术在生活中的具体应用。

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基于这样的感知技术，我们建立了aBeacon系统，如图1所示，系统由三部分组成：部署在商户的蓝牙Beacon硬件、骑手APP内的蓝牙监听模块和平台服务器上的后端模块。

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在骑手配送过程中，APP上的蓝牙监听模块会持续监听周围的蓝牙Beacon信号，当骑手到达商户附近（比如10米范围内）时，手机会监听到该商户内的蓝牙Beacon信号，

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骑手到店观测给整个系统提供了更准确的数据，它带来的效用是基础但难以直接衡量的，因此我们采用超时率这一衡量整个调度系统的指标来评估aBeacon的效用。

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在系统的设计过程中，我们首先量化了上面的四个指标，然后建立这四个指标和我们要优化的终极目标——aBeacon带来的累积收益——之间的量化关系。

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因此，我们可以在这个量化关系的指导下对各个因素进行权衡。

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通过对比测试，我们发现采用自主定制的aBeacon设备可以在压缩成本的同时达到和商用Beacon设备同样的可靠性。