《表4 不同定位算法结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《三维空间机器人主动嗅觉烟羽源自主定位策略》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了更进一步验证本文所提出的布谷鸟搜索算法结合改进的模糊C均值聚类方法（CS-IFCM）的效果，将该方法与Yan等人[16]提出的改进保证收敛粒子群优化算法（MGC-PSO)，Chen等人[17]提出的改进的萤火虫优化算法（IGSO）及梁志刚等人[18]提出的改进的头脑风暴优化算法（MBSO）进行对比，结果如表4所示。由表4可以看出，本文所提出的方法（CS-IFCM）平均运行时间最短，收敛精度最高，但平均迭代次数比MGC-PSO算法和IGSO算法的平均迭代次数高，但MGC-PSO算法和IGSO算法的运行时间和收敛精度没有CS-IFCM方法优。综合来看，相比算法MGC-PSO、IGSO、MBSO，本文所提出的方法（CS-IFCM）收敛精度分别提高了1.76%、3.0%、2.1%，平均时间分别缩短了28.42%、31.31%、26.86%，定位效果明显优于其他三种算法。