Publicación:
Parameters Analysis of QIEA-R in Convergence Quality
Parameters Analysis of QIEA-R in Convergence Quality
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Fecha
2016
Autores
Saire, JEC
Valdivia, YJT
Título de la revista
Revista ISSN
Título del volumen
Editor
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Proyectos de investigación
Unidades organizativas
Número de la revista
Abstracto
Se propuso QIEA-R (Quantum Inspired Evolutionary Algorithm with Real Codification) para resolver problemas numéricos obteniendo mejores resultados en comparación con los algoritmos tradicionales de EAs, DE y PSO. Se inspira en el concepto de superposición cuántica para reducir el número de evaluaciones. QIEA-R tiene dos pasos importantes: inicialización de la población cuántica y actualización de la población cuántica. Este trabajo analiza estos dos pasos y parámetros relacionados: Tamaño de la población clásica, número de iteraciones, sobre algunas funciones de referencia utilizando mediciones estadísticas para evaluar su importancia y efecto en la calidad de convergencia. Los resultados muestran la importancia del tamaño de la población cuántica y la frecuencia de actualización.
Descripción
Palabras clave
Ciencias de la computación