【摘 要】
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用最大似然法进行参数优化估计时，为了避免常规优化算法由于受迭代初值的影响不易收敛到全局最优解的缺点，文中采用遗传算法，不再需要估计优化变量的初始值即可获得全局近似最优
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用最大似然法进行参数优化估计时，为了避免常规优化算法由于受迭代初值的影响不易收敛到全局最优解的缺点，文中采用遗传算法，不再需要估计优化变量的初始值即可获得全局近似最优解。建立以似然函数为目标，求其极大值点即可确定参数最优解的优化模型。为了更好地确保遗传算法获得全局最优解，在传统遗传算法的基础上采用尺度变换适应度函数、并行操作、保留最优个体等方法，进一步保证方程解的精度。最后以威布尔分布为例进行参数估计，结果表明，改进的遗传算法可以在求解效率和收敛性能上达到较好的平衡，能更好地将优化方法与最大似然估计法相结
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