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首頁 SCI Genetic Programming And Evolvable Machines雜志 雜志問答

《Genetic Programming And Evolvable Machines》雜志的收稿方向是什么?

來源:學(xué)術(shù)之家整理 2025-03-18 15:38:16

《Genetic Programming And Evolvable Machines》的收稿方向主要集中在COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS領(lǐng)域,涵蓋該領(lǐng)域的全方面內(nèi)容。

《Genetic Programming And Evolvable Machines》特點:

《Genetic Programming And Evolvable Machines》中文名稱:《遺傳編程和可進化機器》,創(chuàng)刊于2000年,由Springer US出版商出版,出版周期Quarterly。

關(guān)于程序和機器人工進化方法的獨特來源報告...

報告軟件和硬件自動進化方面的創(chuàng)新和重大進展。

包含理論和應(yīng)用論文。

涵蓋硬件實現(xiàn)、人工生命、分子計算和新興計算技術(shù)。

研究相關(guān)主題,如具有可變大小基因組的進化算法、程序誘導(dǎo)的替代方法、基于胚胎學(xué)、形態(tài)發(fā)生或受自適應(yīng)自然系統(tǒng)啟發(fā)的其他技術(shù)的工程系統(tǒng)開發(fā)方法。

《Genetic Programming And Evolvable Machines》定位:

旨在及時、準(zhǔn)確、全面地報道國內(nèi)外COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS工作者在該領(lǐng)域的科學(xué)研究等工作中取得的經(jīng)驗、科研成果、技術(shù)革新、學(xué)術(shù)動態(tài)等。

發(fā)文統(tǒng)計(統(tǒng)計區(qū)間:2023年-2024年)

機構(gòu)名稱 發(fā)文量
UNIVERSITY COLLEGE DUBL... 7
HAMPSHIRE COLL 4
UNIVERSITY OF LONDON 4
VICTORIA UNIVERSITY WEL... 4
INRAE 3
UNIVERSIDADE NOVA DE LI... 3
UNIVERSITE PARIS SACLAY 3
UNIVERSITY OF PENNSYLVA... 3
UNIVERSITY OF TRIESTE 3
UNIVERSITY OF YORK - UK 3
國家/地區(qū) 發(fā)文量
USA 17
England 12
Ireland 7
Mexico 7
Spain 7
Czech Republic 5
Italy 5
Portugal 5
Australia 4
Canada 4
文章引用名稱 引用次數(shù)
DENSER: deep evolutionary ne... 6
Comparison of ensemble learn... 4
Evolutionary hyper-heuristic... 4
A survey of evolutionary alg... 4
A novel multi-swarm particle... 4
A hyperheuristic approach ba... 3
Optimizing agents with genet... 3
Evolving dispatching rules f... 3
Comparison of semantic-based... 3
Self-adaptive multi-populati... 2
被引用期刊名稱 數(shù)量
GENET PROGRAM EVOL M 30
SWARM EVOL COMPUT 20
APPL SOFT COMPUT 17
IEEE T EVOLUT COMPUT 17
IEEE ACCESS 13
ENG APPL ARTIF INTEL 9
SOFT COMPUT 8
EXPERT SYST APPL 7
NAT COMPUT 7
ACM COMPUT SURV 6
引用期刊名稱 數(shù)量
IEEE T EVOLUT COMPUT 36
GENET PROGRAM EVOL M 30
EVOL COMPUT 21
APPL SOFT COMPUT 16
J MACH LEARN RES 15
NEUROCOMPUTING 11
IEEE T PATTERN ANAL 10
EXPERT SYST APPL 9
IEEE T NEUR NET LEAR 9
IEEE T IMAGE PROCESS 8

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