Breaking Penalty Plateaus with Quantum-Inspired Improved Particle Swarm Optimization
Este artículo propone una optimización de enjambre de partículas mejorada de inspiración cuántica (QI-PSO) que reemplaza el movimiento clásico impulsado por la velocidad con leyes de desplazamiento cuántico de potencial limitado para superar eficazmente las mesetas de penalización en la optimización multimodal restringida, demostrando reducciones de error significativas en evaluaciones comparativas difíciles mientras retiene la superioridad del enfoque clásico en problemas dominados por la explotación.