可靠性寿命数据分析的目的在于找到引起系统或元件失效的因素,同时将这些因素反馈给元件的设计、制造以及维修环节,以期提高系统或元件的可靠性。可靠性研究已经成为工程、医学和生物科学等领域中统计学家和实际工作者十分关心的一个领域。对于单个总体的寿命试验数据进行分析的统计方法已经发展的非常成熟。但是,在应用中会经常遇到混合分布的情况。从统计的角度来看,我们可以认为元件的寿命数据来自于不同的两个或多个子总体;从实际的角度来看,工程师会把这些元件的失效归结为不同的失效机制。Dayis(1952年)指出,大多数系统的失效是人员和设备的原因综合造成的。不同的原因,由于发生的频率不同,会对应不同参数的分布。因此,用混合分布模型来描述元件失效时间更合乎现实,有必要开发更为复杂的模型。结合指数分布在可靠性试验和进行数据分析中的重要性,本文对混合分布模型进行了扩展,主要做了如下工作:1.提出一种多元混合指数分布模型。研究了现有混合寿命分布模型,将双参数指数分布推广到多元混合的情形,从而补充了现有混合分布类。同时,还建立了该模型参数的极大似然估计数学模型,并讨论了该模型的性质。2.针对混合模型参数估计问题的复杂性,将优化技术引入到极大似然估计(MLE)中,提出一种采用退火遗传算法(GSA)的求解方法,给出了算法的详细描述。最后,在模拟数据上的算例表明,本文提出的优化估计方法是有效的。