李天舒

个人信息

参与实验室科研项目

研究课题

京东、亚马逊等大型B2C电商的订单分拣系统具有如下特点：1. 订单大量的、完全电子化的、自动的进入到仓库中待分拣；2. 每份订单中往往包含多种货物；3. 货物在仓库中的不同货架上存放；4. 每个订单需要从不同货架上取货并放置一起打包。面向该问题，提出一种新的面向订单自动整体分拣的系统架构，核心是给出无人车在封闭区域满足订单货物运送需求的高效算法，基于计算机仿真和实验的，并辅之以简单情况下的一些理论分析进行验证。

学术成果

共撰写/参与撰写专利 0 项，录用/发表论文 1 篇，投出待录用论文0篇。

Journal Articles

1. 大批量订单整体分拣问题建模及其分布式并行方法 赵云波, 李天舒, and 汪钰皓 高技术通讯 2020 [Abs] [pdf]

   对大批量订单中的货物进行高效整体分拣是影响大型电商整体物流效率的一个关键因素，但这一问题尚缺少严格模型和有效解决方法。本文通过对订单分拣系统的静态状态和动态演化进行数学刻画，并对订单分拣算法、系统限制条件和分拣效率等进行严格定义和区分，建立了大批量订单整体分拣问题的数学模型。在此基础上，利用智能货架思想提出了一种大批量订单的分布式并行整体分拣方法，有效解决了在订单整体分拣问题中的打包点数量瓶颈问题，解决了所提出方法的关键技术难点，并在数值仿真下证明了该方法的有效性。

学位论文

Theses

1. 大批量订单分布式并行整体分拣系统设计 李天舒 浙江工业大学, 杭州 2019 [Abs] [pdf]

   大型生产和销售中往往伴随着大批量订单的按单分拣过程，典型场景可见于 大型电商的仓库系统。在较短时间内仓库收到从电商平台产生的大量订单，仓库 系统需按照每份订单中包含的商品的种类和数量从仓库中拣选货物并打包，随后 交付物流系统。这一订单分拣过程的准确性和快速性极大的影响着整体电商流程 的效率，已经引起了各大电商如亚马逊，京东等的广泛注意，各种尖端技术的应 用层出不穷。 整体分拣是指对任意订单中的货物完整的分拣出来并打包。目前的订单分拣 方式本质上不适应这一整体分拣的要求，其核心原因是对订单打包点的限制。大 多数方法的订单打包点都设置为较少的特定地点，打包口附近会产生拥堵，现有 有限的对整体分拣研究，未从根本上解决这一难题。因此，对大批量订单中的货 物进行高效整体分拣是影响大型电商整体物流效率的一个关键因素，但这一问题 尚缺少严格模型和有效解决方法。 本文对大批量订单整体问题进行了数学建模，并􏴊出了分布式整体分拣策略 和方法，极大的􏴊升了订单分拣系统的整体分拣效率。具体工作如下: 1.本文建立大批量整体分拣问题的数学模型。该模型定量的􏴋述了订单整体 分拣的静态状态和动态演化过程，并对订单分拣算法、系统限制条件和分拣效率 等进行严格定义和区分，给出了整体分拣问题的明确定义。 2.依托这一模型，􏴊出了一种全新的分布式并行解决方案。该方案的核心思 想是使用智能货架作为订单分拣点，将订单分拣过程从原先的单一分拣点改造为 分布式并行分拣点，有效解决了在订单整体分拣问题中的打包点数量瓶颈问题。 这一改造方式引出了若干技术上的困难，如无人车在不碰撞前􏴊下的高效运行方 式，订单的分配方案等，本文在预测控制和优化等框架下对问题进行了有效解决。 3.最后利用 MATLAB 建立所􏴊数学模型的仿真平台。该平台模拟了订单自 动分拣的过程，验证分布式并行解决方案的有效性，并根据订单到达率给出了模 型硬件要求的具体建议。接着，又搭建了常规分拣模型的仿真平台，并从分拣效 率和成本两个方面证明了该方法的高效性。

毕业去向

华为杭州研究所， 芯片开发工程师