穆罕默德·伯拉克（Muhammet Burak）；⑩ahin，优素福；科卡、梅利赫·伯拉克 基于EM算法的自适应搜索空间遗传算法在二元混合威布尔参数估计中的应用。 （英语） Zbl 1505.62223号 计算。斯达。 36，第2期，1219-1242（2021）. 摘要：两种威布尔分布（WW）的混合具有从可靠性分析到风速建模的各种使用领域。最大似然法是WW参数估计中最常用的方法。由于WW对数似然函数的非线性性质，使用迭代技术是一个必要的过程。传统的迭代技术，如Newton-Raphson（NR），需要大量的分析准备工作才能获得梯度，并且可能会导致收敛问题等数值困难。本文的目的是提出一种基于期望最大化（EM）算法的自适应搜索空间的遗传算法（GA），以获得WW参数的ML估计。通过仿真研究，比较了使用NR算法、EM算法、模拟退火算法和所提出的遗传算法获得的最大似然估计量的性能。此外，通过实际数据示例，比较了所提出遗传算法与文献中现有方法的效率。仿真结果和实际数据实例表明，该算法在效率上优于其他算法。 MSC公司： 62-08 统计学相关问题的计算方法 10层62层 点估计 90 C59 数学规划中的近似方法和启发式 关键词：威布尔分布；有限混合分布；引导百分位数间隔 软件：Matlab公司；R（右）；最大Lik；通用航空公司；引导数据库；马克斯利克；extWeibQuant网站 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.B.Kl}等人，计算。Stat.36，No.2，1219--1242（2021；Zbl 1505.62223） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿巴斯，B。；贾罗米，AHE；Arkat，J。；Hosseinkouchack，M.，使用模拟退火算法估计Weibull分布的参数，应用数学计算，183，85-93（2006）·Zbl 1105.65305号 ·doi:10.1016/j.ac.2006.05.063 [2] Acitas，S。；阿拉达格，CH；Senoglu，B.，《通过粒子群优化估计Weibull分布参数的新方法：玻璃纤维数据强度的应用》，Reliab Eng Syst Safe，183，116-127（2019）·doi:10.1016/j.ress.2018.07.024 [3] 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