Publicación:
Parameters Analysis of QIEA-R in Convergence Quality

Página de artículo simple
dc.contributor.author Saire, JEC es_PE
dc.contributor.author Valdivia, YJT es_PE
dc.date.accessioned 2024-05-30T23:13:38Z
dc.date.available 2024-05-30T23:13:38Z
dc.date.issued 2016
dc.description.abstract 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.
dc.description.sponsorship Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica - Concytec
dc.identifier.doi https://doi.org/10.1109/ANDESCON.2016.7836209
dc.identifier.isi 401925100022
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/20.500.12390/1081
dc.language.iso eng
dc.publisher Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject Ciencias de la computación
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
dc.title Parameters Analysis of QIEA-R in Convergence Quality
dc.type info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dspace.entity.type Publication
Archivos
Colecciones
1.1 Eventos institucionales
 6.1 Proyectos de investigación científica