---

1.常用统计指标

测试智能算法性能时，常常会用到以下5种常用指标，简单不赘述：

最优值、最差值、均值、中位数、标准差

2.参数统计检验

单纯依靠常用统计指标说服力不足，因此参数统计检验是为了提供更科学分析结果。由于计算数据通常不服从正态分布，因此采用非参数统计检验：

Wilcoxon秩和检验

Wilcoxon秩和检验用于比较两独立样本的中位数是否存在显著差异，p值用于判断检验的显著性，h是假设检验的结果。

• 如果h为0，则接受原假设，表示两组样本的中位数不存在显著差异
• 如果h为1，则说明存在显著性差异，进一步比较均值或者中位数

Wilcoxon符号检验

Wilcoxon符号检验用于比较两组相关样本中位数的差异，与Wilcoxon秩和检验判断方法类似。p值用于判断检验的显著性，h是假设检验的结果。

• 如果h为0，则接受原假设，表示两组样本的中位数不存在显著差异
• 如果h为1，则说明存在显著性差异，进一步比较均值或者中位数

Friedman检验

Friedman 检验是一种用于比较三个或更多相关组的非参数统计检验方法，用于检验在多个相关组之间是否存在显著差异。(用来给出整体算法排名)

3.结果展示

选取GWO，HHO，SSA，ARO四种算法进行测试，一键运行run.m


直接输出结果：

4.自定义修改测试框架

• 可自定义测试参数，测试算法
  

• 自定义测试算法（改进算法），自定义配色（SCI配色谁不喜欢🤣