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.