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1)  task-to-machine ratio
任务机器比
1.
Experimental results show that the greater the task-to-machine ratio is, the better the performance of QUICKFIT is than MULTIFIT and Bound F.
实验结果表明,任务机器比越大,QUICKFIT算法的性能就越优于MULTIFIT和Bound Fit。
2)  Multi-Robot Task Allocation
多机器人任务
1.
For this limitation, we proposed LMRTA_ACO( Large-scale Multi-Robot Task Allocation based on Ant Colony Optimizations) in this paper, which can solve large-scale multi-robot loosely and tightly-coupled task allocation problem based on reversion allocation thought.
多机器人任务分配问题MRTA(Multi-Robot Task Allocation)是多机器人系统研究的一个基础问题,体现了系统高层组织形式与运行机制,是多机器人系统实现目标的基础。
3)  robot mission planning
机器人任务规划
1.
Aiming at the problem that robot mission planning hybrid algorithms lack a general architecture,a new interactive bionics-swarm co-evolutionary hybrid algorithm system architecture is presented by using cultural evolutionary double structure idea for reference.
针对机器人任务规划的混合算法缺乏通用结构框架的问题,借鉴文化进化的双重结构思想,提出一种交互式仿生群协进化混合算法体系框架。
4)  task Jacobian
任务雅克比
5)  Multiplexer (MUX)
多任务器
6)  task server
任务服务器
补充资料:比昂斯滕·比昂松
比昂斯滕·比昂松
比昂斯滕·比昂松

比昂斯滕·比昂松(1832~1910)挪威戏剧家、诗人、小说家。主要作品有剧作《皇帝》、《挑战的手套》,诗集《诗与歌》等。1903年作品《挑战的手套》获诺贝尔文学奖 。获奖理由: “他以诗人鲜活的灵感和难得的赤子之心,把作品写得雍容、华丽而又缤纷”。

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