La computación cuántica ha abierto diversas oportunidades para el aumento de la potencia computacional en las próximas décadas. Podemos diseñar algoritmos inspirados en los principios de la computación cuántica, sin implementar en infraestructura de computación cuántica. En este documento, presentamos el (QPPA), que fusiona los fundamentos de la computación cuántica y la optimización de enjambres basada en un algoritmo de depredador-presa. Nuestros resultados demuestran la eficacia de QPPA en la resolución de problemas complejos de optimización de parámetros reales con una mayor precisión en comparación con algoritmos relacionados en la literatura. QPPA logra una convergencia muy rápida para problemas de optimización de baja y alta dimensionalidad y supera a los algoritmos tradicionales y avanzados seleccionados. Esto motiva la aplicación de QPPA a problemas de aplicación del mundo real.