一网打尽优化算法的8种统计指标，助力提升论文录用率（附Matlab代码）

引言

现实世界中的许多工程和科学问题可以归结为优化问题，这是传统方法难以解决的问题。群智能优化算法是一种很有吸引力的算法，可以在保持计算成本合理的情况下解决优化问题。前期已经定性地展示了优化算法的寻优性能：

1. 火爆！！！群智能优化算法的搜索分布图（附Matlab代码）

2. 助你一臂之力！！！群智能优化算法的搜索分布图（附Python代码）

那么，如何定量地展现一个优化算法的性能？文献读的越多，就会发现许多SCI论文里有下面的那种花里胡哨的统计表格、箱型图和统计分析（Statistical analysis）。有小伙伴反映让试着出一期。今天就分享了它们的matlab代码实现，包括8种统计值：

1. 最优值(Best)，

2. 最差值(Worst)，

3. 均值(Mean)，

4. 中位数(Median)，

5. 标准差(Std)，

6. Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon’s rank-sum test），

7. Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test ），

8. Friedman检验（Friedman Test）

另外，还有箱型图（Boxplot）展现数据的分布。

以2023年发表在中科院1区SCI上的成吉思汗鲨鱼优化算法（Genghis Khan shark optimizer，GKSO）（源码）、长城建造算法（Great Wall Construction Algorithm，GWCA）（源码），和受欢迎的灰狼优化算法（GWO）（源码）作为例子，在cec2005上应用。

参数设置：

% 这是一个入门级示例代码，目的是快速准确实现功能% 更多高级的运用（图形美化，代码美化等），请自行探索修改% 关注微信公众号：优化算法侠，发现更多精彩?clc;clear;close all%% 参数Function_name='F7'; %  F1 to F23?Max_iteration=100; % 最大迭代次数?SearchAgents_no=50; % 种群数% cec2005[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);?%% 调用优化算法——结果保存在Optimal_resultsrun_times=5; % 运行次数Optimal_results={}; % Optimal results?

结果展示：

参考文献

代码下载

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