Resumen

El algoritmo evolutivo inspirado en la mecánica cuántica (QEA, por sus siglas en inglés) ha sido diseñado integrando algunos principios de la mecánica cuántica en el marco de los algoritmos evolutivos. Han sido empleados con éxito como técnica computacional para resolver problemas de optimización difíciles. Es bien sabido que los QEAs proporcionan un mejor equilibrio entre exploración y explotación en comparación con los algoritmos evolutivos convencionales. La población en QEA evoluciona mediante operadores de variación, que mueven el bit cuántico hacia un atractor. Se propuso una modificación para mejorar el rendimiento de QEA cambiando la selección de atractores, denominada QEA versátil. La mejora obtenida por QEA versátil sobre QEA indica el impacto de la estructura de la población en el rendimiento de QEA y motiva una investigación adicional para emplear un modelo detallado. El QEA con modelo de población detallado (FQEA) es similar a QEA con la excepción de que cada individ

• Materias:Diagnóstico de fallas Automatización de programas Programador de colas Modelo de descomposición Agentes de fusión
• Subjects:Fault diagnosis Program automation Queue scheduler Decomposition model Fusion Agents
• Palabras claves:Algoritmo evolutivo inspirado en la mecánica cuántica; Principios de la mecánica cuántica; Técnica computacional; Problemas de optimización; Estructura de población; Modelo detallado
• Keywords:Quantum-inspired evolutionary algorithm; Quantum mechanical principles; Computational technique; Optimization problems; Population structure; Fine-grained model