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國防大學 資源管理及決策研究所 賴智明所指導 陳若俞的 基於可靠性設施選址問題的野戰後勤網路設計 （2020），提出ro配點計算機關鍵因素是什麼，來自於設施選址、可靠度、簡群演算法。

而第二篇論文國立中興大學 電機工程學系所 莊家峰所指導 林懷安的 機器人之自我學習模糊沿牆控制與基於自我定位與建圖之未知環境快速導航 （2019），提出因為有 雙輪機器人、機器人作業系統的重點而找出了 ro配點計算機的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了ro配點計算機，大家也想知道這些：

基於可靠性設施選址問題的野戰後勤網路設計

為了解決ro配點計算機的問題，作者陳若俞 這樣論述：

後勤補給是部隊作戰的命脈，在戰時，後勤網路上的補給設施必然是雙方攻擊的主要目標之一，為了分散風險及確保後勤補給網路的正常運作，在規劃野戰後勤補給網路時，除了主要補給點之外，還會同時選擇數個適當地點作為預備補給點。預備補給點設置的目的是當主補給點遭敵攻擊或有毀損疑慮時，可即時取代主補給點繼續開設補給設施，迅速恢復後勤作業能力，降低對前線作戰部隊之影響。備用補給點的配置是提高後勤補給網路可靠度的方法之一，本研究專注於此，結合網路可靠性與設施選址問題，提出非線性數學規劃模型，協助決策者從透過可靠性的評估最佳化後勤補給網路的建構。由於數學模型具有NP-hard複雜度，因此採用進化式演算法求解，首先先

透過分支定界法求解小型問題，藉以瞭解驗證模型的正確性。接著透過實驗設計，針對本研究提出的演算法改善機制，定義適當參數並使用參數求解小型問題，並將結果與分支定界法做比較驗證求解品質。再與基因與簡群演算法用於求解大型問題，驗證求解的品質。最後以模擬北部戰區的配置問題，將求解結果比較。以上結果顯示在小規模的題目中，各演算法的適應值差異性不大；但隨著設施數量變多及問題的維度增加，基因與簡群演算法的適應函數值浮動較大不穩定，而本研究的演算法狀況最佳且有不錯的穩健性。

機器人之自我學習模糊沿牆控制與基於自我定位與建圖之未知環境快速導航

為了解決ro配點計算機的問題，作者林懷安 這樣論述：

本文提出了一種使用機器人操作系統（ROS）和同時定位與地圖繪製（SLAM）的未知環境中的輪式機器人快速導航方案。 ROS為各種問題提供了解決方案，其中之一就是SLAM，SLAM是通過同時計算機器人姿態及其操作環境圖來解決的問題。導航方案由目標尋求（TS），凸點尋求（CPS）和障礙邊界跟隨（OBF）以及行為管理器組成。尤其是，OBF行為可以繞過障礙物的邊界，而行為是通過自學習模糊控制器（FC）來完成的，該控制器是通過數據驅動的配置學習的，該配置考慮了障礙物與機器人之間的距離的準確性以及機器人的車輪速度。本文使用增強神經模糊系統（RNFS）來解決該問題。在提出的方法中，RNFS使用基於時差技術的

在線和離線培訓過程。最後，本文通過仿真和實驗驗證了快速導航方案的可行性和優越性。

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