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比尔雅娜·乔诺斯卡·斯托伊科娃;戴维·坎贝尔（David A.Campbell）。

带喷枪优化的增量混合重要性采样。 （英语） Zbl 07499028号

J.计算。图表。斯达。 28，编号4，806-820（2019）.
小结：本文提出了一种通用的优化策略，它将不同优化或参数估计方法的结果结合起来，以克服单一方法的缺点。霰弹枪优化是一个框架，它采用不同的优化策略、标准或条件目标，以实现更广泛的可能性探索。引入的猎枪优化方法嵌入到增量混合重要性抽样算法中，以产生改进的多峰密度后验样本，并在似然和先验不一致的情况下创建鲁棒性。尽管使用了不同的优化方法，但还是将样本合并为来自单个目标后方的样本。该框架的多样性体现在使用不同策略（包括数值解及其近似值）从微分方程模型进行参数估计上。此外，该方法在离散参数和连续参数的混合情况下进行了演示，并显示出易于从合成似然模型进行估计。实现的示例的R代码可以在https://github.com/BiljanaJSJ/IMIS-ShOpt。可在线获取本文的补充材料。

引用于1文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

混沌随机差分模型;微分方程模型;重要性抽样;多模态后部;数值优化;合成似然拓扑

软件：

gtools（工具）;数字派生;diff等式;矩阵（matrixcalc）;Mcmcpack公司;CollocInfer公司;树干规范;解算;柔性混音;R（右）;洛克恩;化学需氧量;IMIS-ShOpt公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.J.Stojkova}和\textit{D.A.Campbell}，J.Compute。图表。Stat.28，No.4，806--820（2019；Zbl 07499028）
全文： 内政部 arXiv公司

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