La optimización por enjambre de partículas con comportamiento cuántico (QPSO), un método de optimización global, es una combinación de la optimización por enjambre de partículas (PSO) y la mecánica cuántica. Tiene un gran rendimiento en aspectos como la capacidad de búsqueda, la velocidad de convergencia, la precisión de la solución y la robustez en la resolución. Sin embargo, el QPSO tradicional aún no puede garantizar la búsqueda del óptimo global con una probabilidad de 1 cuando el número de iteraciones es limitado. Se propone una nueva forma de calcular el atractor local para mejorar el rendimiento del QPSO en la búsqueda global, y este nuevo QPSO se denomina EQPSO, durante el cual podemos garantizar que las partículas son diversas en la etapa temprana de las iteraciones y tienen un buen rendimiento en la capacidad de búsqueda local en la etapa posterior de la iteración. También discutimos esta forma de calcular el atractor local en matemáticas. Los resultados de las funciones de prueba se comparan entre EQPSO y otras técnicas de optimización (incluyendo seis PSO diferentes y siete algoritmos de optimización diferentes), y los resultados encontrados por el EQPSO son mejores que los de otros métodos considerados.