复杂和危险环境下的机器人主动嗅觉，在工业生产、社会安全和军事等方面，有着重大的学术价值和应用前景。机器人搜索气味源是主动嗅觉。很多国内外相关领域的学者都对机器人气味源搜索的算法展开过相关研究。随着社会和科技的发展以及机器人研究者（提供商）和机器人类型的增多，各种具体的机器人搜索策略或方法必然越来越多，对搜索策略评价方法的研究成为发展的趋势。本文研究的主要内容及成果如下：(1)找到一个四次根式函数代替Fisher z变换去逼近标准正态分布累积分布函数。其形式更加简单，通过参数优化，它的逼近误差只有Fisher z变换相应误差的18.5%。四次根式函数在逼近中的计算速度比Fisher z变换要快，是计算结果精确度和计算速度之间的一个比较好的平衡。(2)在四次根式函数的基础上，通过对根式函数中参数的优化，找到了一个更好的逼近的函数形式。这个更好的逼近与标准正态分布累积分布函数之间的误差，比四次根式函数逼近中产生的误差更小。(3)提出采用模糊中的多级模糊综合评判法对多个机器人搜索气味源的策略进行评分的方法。根据相关系数和置信区间对采用不同算法的多个机器人的轨迹进行分析，进而对算法进行性能优劣的评价。