Evolutionary Computation

SCIE

國際簡稱：EVOL COMPUT 參考譯名：進化計算

主要研究方向：工程技術(shù)-計算機：理論方法非預警期刊審稿周期：約3.0個月

《進化計算》(Evolutionary Computation)是一本由MIT Press Journals出版的以工程技術(shù)-計算機：理論方法為研究特色的國際期刊，發(fā)表該領(lǐng)域相關(guān)的原創(chuàng)研究文章、評論文章和綜述文章，及時報道該領(lǐng)域相關(guān)理論、實踐和應用學科的最新發(fā)現(xiàn)，旨在促進該學科領(lǐng)域科學信息的快速交流。該期刊是一本未開放期刊，近三年沒有被列入預警名單。該期刊享有很高的科學聲譽，影響因子不斷增加，發(fā)行量也同樣高。

2區(qū) 中科院分區(qū)
Q1 JCR分區(qū)
16 年發(fā)文量
4.6 IF影響因子
未開放 是否OA
74 H-index
1993 創(chuàng)刊年份
Quarterly 出版周期
English 出版語言

Evolutionary Computation is a leading journal in its field. It provides an international forum for facilitating and enhancing the exchange of information among researchers involved in both the theoretical and practical aspects of computational systems drawing their inspiration from nature, with particular emphasis on evolutionary models of computation such as genetic algorithms, evolutionary strategies, classifier systems, evolutionary programming, and genetic programming. It welcomes articles from related fields such as swarm intelligence (e.g. Ant Colony Optimization and Particle Swarm Optimization), and other nature-inspired computation paradigms (e.g. Artificial Immune Systems). As well as publishing articles describing theoretical and/or experimental work, the journal also welcomes application-focused papers describing breakthrough results in an application domain or methodological papers where the specificities of the real-world problem led to significant algorithmic improvements that could possibly be generalized to other areas.

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Evolutionary Computation期刊信息

ISSN：1063-6560
出版語言：English
是否OA：未開放
E-ISSN：1530-9304
出版地區(qū)：UNITED STATES
是否預警：否
出版商：MIT Press Journals
出版周期：Quarterly
創(chuàng)刊時間：1993
開源占比：0.1111
Gold OA文章占比：7.27%
OA被引用占比：0.0069...
出版國人文章占比：0.1
出版撤稿占比：0
研究類文章占比：100.00%

Evolutionary Computation CiteScore評價數(shù)據(jù)（2024年最新版）

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 指數(shù)

6.4

1.17

1.256

學科類別	分區(qū)	排名	百分位
大類：Mathematics 小類：Computational Mathematics	Q1	24 / 189	87%

名詞解釋：CiteScore 是衡量期刊所發(fā)表文獻的平均受引用次數(shù)，是在 Scopus 中衡量期刊影響力的另一個指標。當年CiteScore 的計算依據(jù)是期刊最近4年（含計算年度）的被引次數(shù)除以該期刊近四年發(fā)表的文獻數(shù)。例如，2022年的 CiteScore 計算方法為：2022年的 CiteScore =2019-2022年收到的對2019-2022年發(fā)表的文件的引用數(shù)量÷2019-2022年發(fā)布的文獻數(shù)量注：文獻類型包括：文章、評論、會議論文、書籍章節(jié)和數(shù)據(jù)論文。

Evolutionary Computation中科院評價數(shù)據(jù)

中科院 2023年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	2區(qū)	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	2區(qū) 3區(qū)

中科院 2022年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	3區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法	3區(qū) 3區(qū)

中科院 2021年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	3區(qū) 4區(qū)

中科院 2021年12月基礎(chǔ)版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	工程技術(shù)	3區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法	3區(qū) 2區(qū)

中科院 2021年12月升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	4區(qū)	COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能	3區(qū) 4區(qū)

中科院 2020年12月舊的升級版

Top期刊	綜述期刊	大類學科		小類學科
否	否	計算機科學	3區(qū)	COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 計算機：理論方法	3區(qū) 3區(qū)

Evolutionary Computation JCR評價數(shù)據(jù)（2023-2024年最新版）

按JIF指標學科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	50 / 197	74.9%
學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	22 / 143	85%

按JCI指標學科分區(qū)	收錄子集	分區(qū)	排名	百分位
學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE	SCIE	Q2	54 / 198	72.98%
學科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q1	30 / 143	79.37%

Evolutionary Computation歷年數(shù)據(jù)統(tǒng)計

影響因子

中科院分區(qū)

Evolutionary Computation中國學者發(fā)文選摘

1、Parameterized Analysis of Multi-objective Evolutionary Algorithms and the Weighted Vertex Cover Problem.
Author: Pourhassan M¹, Shi F², Neumann F³.

Journal: Evol Comput. 2019 Apr 23:1-17. doi: 10.1162/evco_a_00255. [Epub ahead of print]
2、A Predictive-Reactive Approach with Genetic Programming and Cooperative Co-evolution for Uncertain Capacitated Arc Routing Problem.
Author: Liu Y¹, Mei Y², Zhang M³, Zhang Z⁴.

Journal: Evol Comput. 2019 Apr 23:1-25. doi: 10.1162/evco_a_00256. [Epub ahead of print]
3、Difficulty Adjustable and Scalable Constrained Multi-objective Test Problem Toolkit.
Author: Fan Z¹, Li W², Cai X³, Li H⁴, Wei C⁵, Zhang Q⁶, Deb K⁷, Goodman E⁸.

Journal: Evol Comput. 2019 May 23:1-28. doi: 10.1162/evco_a_00259. [Epub ahead of print]
4、Scheduling Functions for Position Updating in Population Based Optimization Algorithms
Author: jeremy.mange

Journal: EVOLUTIONARY COMPUTATION, 2016.
5、Average convergence rate of evolutionary algorithms
Author: lingm

Journal: EVOLUTIONARY COMPUTATION, 2016.
6、Multifactorial evolution: toward evolutionary multitasking
Author: liangf

Journal: EVOLUTIONARY COMPUTATION, 2016.
7、Hybridizing Different Local Search Algorithms with Each Other and Evolutionary Computation: Better Performance on the Traveling Salesman Problem
Author: tweise

Journal: EVOLUTIONARY COMPUTATION, 2016.
8、Benchmarking Dynamic Three-Dimensional Bin Packing Problems Using Discrete-Event Simulation
Author: Changhe.lw

Journal: EVOLUTIONARY COMPUTATION, 2016.