В статье обсуждаются результаты использования генетических алгоритмов в задаче оценки параметров распределений с ограниченной областью рассеяния. В качестве изучаемого закона распределения использовался обобщенный нормальный закон распределения в ограниченной области рассеяния. Модель данного закона основана на концепции мнимых источников. Показано, что нормальное распределение с ограниченной областью рассеяния является 5-параметрическим. Приведено описание методики применения генетических алгоритмов в задаче оценивания параметров 5-ти параметрической функции распределения по случайной выборке. Определены параметры генетического алгоритма, обоснование которых необходимо для решения поставленной задачи. Приведено обоснование выбора области поиска параметров нормального распределения с ограниченной областью рассеяния. Исследовано влияние некоторых наиболее распространенных настроек генетических алгоритмов на точность оценивания параметров изучаемого распределения. В результате исследования была предложена методика нахождения параметров данного распределения, основанная на использовании генетических алгоритмов, и получено подтверждение ее работоспособности. Получены оценки точности оценивания параметров нормального распределения с ограниченной областью рассеяния и интегрального показателя, характеризующего качество оценки изучаемого распределения в целом. Обоснован выбор настроек генетических алгоритмов, обеспечивающих наилучшую точность оценок параметров нормального распределения с ограниченной областью рассеяния.

In this article are considered the results of usage of genetic algorithms in an estimation of the parameters of distribution with a bounded scattering region problem. The generalized normal distribution law with a bounded scattering region was studied. This distribution law model is based on the imaginary sources model. It is shown that normal distribution with a bounded scattering region is a five-parameter distribution. The description of a technique of genetic algorithms usage in an estimation of the parameters of five-parameter probability distribution function problem is given. In this article are defined the parameters of genetic algorithm which are necessary for a problem solving. The argumentation of a choice of a distribution parameters searching area is given. This article gives an analysis of an influence of a most commonly used genetic algorithm tunes upon distribution parameters estimation accuracy. As the result of this research the technique of the parameters estimation of a generalized normal distribution is proposed. The technique is based on genetic algorithms. The confirmation of technique efficiency is received. This article provides estimation of calculation accuracy of the distribution parameters and integral index which characterizes estimation accuracy in common.