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沃尔坎·索内·奥佐伊;尤纳尔、穆罕默德·居雷;哈桑·厄尔库

启发式优化在广义伽马分布参数估计中的应用：GA、DE、PSO和SA方法的比较。 （英语） Zbl 1505.62308号

计算。斯达。 351895-1925年第4期（2020年）.
概述：广义伽马分布（GGD）是一种流行的分布，因为它非常灵活。由于GGD的密度函数结构，利用统计点估计技术估计GGD家族的参数是一项复杂的任务。换句话说，对于参数估计，GGD的最大似然函数是一个有问题的情况。因此，可以使用其他方法来获得GGD参数的估计值。本文利用遗传算法（GA）、差分进化（DE）、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）等启发式优化方法，提出了一种GGD的替代参数估计方法。本文比较了用于参数估计的似然函数最大化的不同现代启发式优化方法。本文还研究了启发式方法的性能和GGD参数的估计。仿真表明，启发式方法提供了相当准确的估计。在大多数情况下，就参数估计的偏差值而言，DE比其他启发式算法具有更好的性能。此外，通过实际数据集说明了使用启发式优化方法的GGD替代参数估计方法的有效性。

引用于2文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
10层62层 点估计
62E15型 统计学中的精确分布理论
62号05 可靠性和寿命测试
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

广义伽马分布;最大似然函数;启发式技术;真实数据集

软件：

类鸟群
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{V.S.Øzsoy}等人，计算。Stat.35，No.4，1895-1925（2020；Zbl 1505.62308）
全文： 内政部

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