Publicación:
Parameters Analysis of QIEA-R in Convergence Quality

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Fecha
2016
Autores
Armas-Mantilla, L
Blanco-Olano, C
Campos-Florian, J
Crusemann, M
Ganoza-Yupanqui, ML
Konig, GM
Linares-Otoya, L
Linares-Otoya, V
Schaberle, TF
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
Citación