遗传算法具有独特的属性，当应用于黑匣子优化时很有用。使用选择，交叉和突变算子，可以获得候选溶液，而无需计算梯度。在这项工作中，我们研究了从遗传算法的选择机理中使用量子增强的算子获得的结果。我们的方法将选择过程描述为最小化的二元二次模型，我们使用该模型编码适合度和人群成员之间的距离，我们利用量子退火系统来为选择机制采样低能解决方案。我们在各种黑盒目标函数（包括ONEMAX函数）以及来自IOH-Profiler库中的函数进行黑盒优化的函数基准对这些量子增强算法基准针对经典算法进行基准测试。与OneMax功能上的经典相比，我们观察到平均世代相传的性能增长，以收敛到量子增强的精英选择运算符。我们还发现，具有非专业选择的量子增强选择算子在IOHProfiler库中具有适应性扰动的功能上的基准优于基准。此外，我们发现，在精英选择的情况下，量子增强的操作员在不同程度的虚拟变量和中立性方面的函数上优于经典基准。
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