Journal Title:Memetic Computing
Memes have been defined as basic units of transferrable information that reside in the brain and are propagated across populations through the process of imitation. From an algorithmic point of view, memes have come to be regarded as building-blocks of prior knowledge, expressed in arbitrary computational representations (e.g., local search heuristics, fuzzy rules, neural models, etc.), that have been acquired through experience by a human or machine, and can be imitated (i.e., reused) across problems.
The Memetic Computing journal welcomes papers incorporating the aforementioned socio-cultural notion of memes into artificial systems, with particular emphasis on enhancing the efficacy of computational and artificial intelligence techniques for search, optimization, and machine learning through explicit prior knowledge incorporation. The goal of the journal is to thus be an outlet for high quality theoretical and applied research on hybrid, knowledge-driven computational approaches that may be characterized under any of the following categories of memetics:
Type 1: General-purpose algorithms integrated with human-crafted heuristics that capture some form of prior domain knowledge; e.g., traditional memetic algorithms hybridizing evolutionary global search with a problem-specific local search.
Type 2: Algorithms with the ability to automatically select, adapt, and reuse the most appropriate heuristics from a diverse pool of available choices; e.g., learning a mapping between global search operators and multiple local search schemes, given an optimization problem at hand.
Type 3: Algorithms that autonomously learn with experience, adaptively reusing data and/or machine learning models drawn from related problems as prior knowledge in new target tasks of interest; examples include, but are not limited to, transfer learning and optimization, multi-task learning and optimization, or any other multi-X evolutionary learning and optimization methodologies.
模因被定义为可转移信息的基本单位,存在于大脑中,并通过模仿过程在人群中传播。从算法的角度来看,模因已被视为先验知识的构建块,以任意计算表示形式(例如,局部搜索启发式、模糊规则、神经模型等)表示,这些先验知识是通过人类或机器的经验获得的,并且可以在问题中模仿(即重复使用)。
《模因计算》杂志欢迎将上述社会文化模因概念纳入人工系统的论文,特别强调通过明确的先验知识整合来提高计算和人工智能技术在搜索、优化和机器学习方面的有效性。因此,该期刊的目标是成为高质量理论和应用研究的出口,研究混合的、知识驱动的计算方法,这些方法可以归为以下任何一种模因学类别:
类型 1:通用算法与人为设计的启发式方法相结合,可以捕获某种形式的先验领域知识;例如,将进化全局搜索与特定于问题的局部搜索相结合的传统模因算法。
类型 2:能够从各种可用选项中自动选择、调整和重用最合适启发式方法的算法;例如,在给定优化问题的情况下,学习全局搜索运算符和多个局部搜索方案之间的映射。
类型 3:通过经验自主学习的算法,自适应地重用从相关问题中提取的数据和/或机器学习模型作为新目标任务中的先验知识;示例包括但不限于迁移学习和优化、多任务学习和优化、或任何其他多X进化学习和优化方法。
Memetic Computing创刊于2009年,由Springer Berlin Heidelberg出版商出版,收稿方向涵盖COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE - OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE全领域,此刊是该细分领域中属于非常不错的SCI期刊,在行业细分领域中学术影响力较大,专业度认可很高,所以对原创文章要求创新性较高,如果您的文章质量很高,可以尝试。平均审稿速度 ,影响因子指数3.3,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 2区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE 运筹学与管理科学 | 2区 2区 | 否 | 否 |
名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE 运筹学与管理科学 | 3区 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE 运筹学与管理科学 | 3区 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 2区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE 运筹学与管理科学 | 3区 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 3区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE 运筹学与管理科学 | 3区 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
计算机科学 | 3区 | OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE 运筹学与管理科学 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 | 3区 4区 | 否 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 82 / 197 |
58.6% |
学科:OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE | SCIE | Q2 | 32 / 106 |
70.3% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q2 | 86 / 198 |
56.82% |
学科:OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE | SCIE | Q2 | 38 / 106 |
64.62% |
名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||
6.8 | 0.945 | 1.1 |
|
名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。
是否OA开放访问: | h-index: | 年文章数: |
未开放 | 26 | 17 |
Gold OA文章占比: | 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): | 开源占比(OA被引用占比): |
8.64% | 3.3 | 0.07... |
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) | 期刊收录: | 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单: |
100.00% | SCIE | 否 |
历年IF值(影响因子):
历年引文指标和发文量:
历年中科院JCR大类分区数据:
历年自引数据:
2023-2024国家/地区发文量统计:
国家/地区 | 数量 |
CHINA MAINLAND | 53 |
Singapore | 10 |
USA | 7 |
England | 6 |
Australia | 5 |
Spain | 5 |
Canada | 4 |
Algeria | 3 |
Mexico | 3 |
Brazil | 2 |
2023-2024机构发文量统计:
机构 | 数量 |
NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY... | 9 |
HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE &... | 5 |
TAIYUAN UNIVERSITY OF SCIENCE & ... | 4 |
NORTHEASTERN UNIVERSITY - CHINA | 3 |
TSINGHUA UNIVERSITY | 3 |
ZHENGZHOU UNIVERSITY | 3 |
CHINA UNIVERSITY OF GEOSCIENCES | 2 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 2 |
CITY UNIVERSITY OF HONG KONG | 2 |
COMPLUTENSE UNIVERSITY OF MADRID | 2 |
近年引用统计:
期刊名称 | 数量 |
IEEE T EVOLUT COMPUT | 51 |
MEMET COMPUT | 44 |
NEUROCOMPUTING | 30 |
INFORM SCIENCES | 18 |
IEEE T NEUR NET LEAR | 15 |
J CLEAN PROD | 15 |
EUR J OPER RES | 14 |
IEEE T CYBERNETICS | 13 |
APPL SOFT COMPUT | 10 |
COMPUT OPER RES | 10 |
近年被引用统计:
期刊名称 | 数量 |
MEMET COMPUT | 44 |
IEEE ACCESS | 39 |
SWARM EVOL COMPUT | 34 |
APPL SOFT COMPUT | 26 |
SOFT COMPUT | 17 |
EXPERT SYST APPL | 14 |
MATHEMATICS-BASEL | 14 |
APPL INTELL | 12 |
INT J BIO-INSPIR COM | 12 |
NEURAL COMPUT APPL | 11 |
近年文章引用统计:
文章名称 | 数量 |
Moth search algorithm: a bio-ins... | 86 |
Hybrid multi-objective cuckoo se... | 75 |
An improved optimization method ... | 22 |
Solving 0-1 knapsack problems by... | 10 |
A Multi-objective hybrid filter-... | 10 |
Project portfolio selection and ... | 10 |
A decomposition-based chemical r... | 6 |
A fitness approximation assisted... | 6 |
A novel recommendation system in... | 6 |
An improved weighted extreme lea... | 6 |
同小类学科的其他优质期刊 | 影响因子 | 中科院分区 |
Journal Of Field Robotics | 4.2 | 2区 |
Computer Science Review | 13.3 | 1区 |
Computer Networks | 4.4 | 2区 |
Journal Of Computational Science | 3.1 | 3区 |
Ict Express | 4.1 | 3区 |
Computer Speech And Language | 3.1 | 3区 |
Neurocomputing | 5.5 | 2区 |
Applied Artificial Intelligence | 2.9 | 4区 |
International Journal Of Approximate Reasoning | 3.2 | 3区 |
Iet Software | 1.5 | 4区 |
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