基于试验的占优性使非参数检验能够同时比较随机优化器的速度和精度

当基准测试结果为序数型数据（如多次试验的最终适应度值）时，非参数检验可以确定两种随机优化算法中较优的一种。然而，对于许多基准测试，一旦达到预设的目标值，试验也可以终止。当只有部分试验达到目标值时，两个变量表征了试验的结果：达到目标值所需的时间（或未达到）及其最终适应度值。本文描述了一种简单的方法，可对此双变量试验数据集施加线性顺序，以便在两种算法互不占优时，传统的非参数方法能够确定较优的算法。我们以 Mann-Whitney U 检验为例说明了该方法。仿真结果表明，在识别两种算法中较优者时，U 分数比占优性有效得多。我们通过让 U 分数确定 CEC 2022 实参数数值优化特别会议与竞赛的获胜者来对其进行测试。