如何评估SPO算法在解决实际工程设计问题中的性能表现？请结合Wilcoxon检验说明其统计显著性的验证过程。

SPO算法作为一种无需内部参数的高效优化解决方案，其在实际工程设计问题中的应用表现，可以通过评估其在一系列结构设计问题上的优化效果来确定。为了确保评估结果的客观性和科学性，使用Wilcoxon检验来验证算法性能的统计显著性是一种有效方法。

参考资源链接：[SPO算法：无需内部参数的高效优化解决方案](https://wenku.csdn.net/doc/2g1xh6sk1e?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要收集SPO算法在若干结构设计问题上的优化结果，并与这些同样的问题上其他优化算法的优化结果进行对比。这些结构设计问题应选择那些具有挑战性的土木工程问题，以便充分展示SPO算法的应用价值。

其次，进行Wilcoxon检验之前，需要准备两组数据集：一组是SPO算法的优化结果，另一组是其他算法的优化结果。然后，根据这两组数据计算出每个问题的性能差异，并得到一个差异序列。

接下来，根据Wilcoxon检验的原理，统计每个问题性能差异的符号，并考虑其绝对值的排名。通过这个排名，我们可以计算出一个秩和统计量。在小样本情况下，可以直接查阅Wilcoxon检验的分布表来确定这个秩和统计量对应的P值。在大样本情况下，可以使用正态近似来估计P值。

最后，根据P值来判断SPO算法与其他算法之间的性能差异是否具有统计学上的显著性。如果P值小于预设的显著性水平（如0.05），则可以认为SPO算法在统计上显著优于其他算法；反之，则认为没有显著差异。

通过这种方法，我们不仅能够评估SPO算法在解决实际问题中的性能，还能够为其性能优势提供科学的证据支持。对于想要深入学习SPO算法及其应用的用户，《SPO算法：无需内部参数的高效优化解决方案》是一个非常好的学习资源。它详细介绍了SPO算法的原理和应用，可以帮助用户更好地理解算法的设计思想和实际操作。

参考资源链接：[SPO算法：无需内部参数的高效优化解决方案](https://wenku.csdn.net/doc/2g1xh6sk1e?spm=1055.2569.3001.10343)