Genetic Programming And Evolvable Machines
人气:2

Genetic Programming And Evolvable Machines SCIE

  • ISSN:1389-2576
  • 出版商:Springer US
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:1573-7632
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 是否预警:
  • 创刊时间:2000
  • 出版周期:Quarterly
  • TOP期刊:
  • 影响因子:1.7
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:5.9
  • H-index:36
  • 研究类文章占比:100.00%
  • Gold OA文章占比:49.06%
  • 文章自引率:0.0384...
  • 开源占比:0.2813
  • OA被引用占比:0.1833...
  • 出版国人文章占比:0.02
  • 国际标准简称:GENET PROGRAM EVOL M
  • 涉及的研究方向:工程技术-计算机:理论方法
  • 中文名称:遗传编程和可进化机器
  • 预计审稿周期: 12周,或约稿
国内分区信息:

大类学科:计算机科学  中科院分区  3区

国际分区信息:

JCR学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE、COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS  JCR分区  Q2

  • 影响因子:1.7
  • Gold OA文章占比:49.06%
  • OA被引用占比:0.1833...
  • CiteScore:5.9
  • 研究类文章占比:100.00%
  • 开源占比:0.2813
  • 文章自引率:0.0384...
  • 出版国人文章占比:0.02

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Genetic Programming And Evolvable Machines 期刊简介

Genetic Programming And Evolvable Machines是计算机科学领域的一本优秀期刊。由Springer US出版社出版。该期刊主要发表计算机科学领域的原创性研究成果。创刊于2000年,该期刊主要刊载工程技术-计算机:理论方法及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展,更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准,确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外,该刊同时被SCIE数据库收录,并被划分为中科院SCI3区期刊,它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动计算机科学领域的进步。

同时,我们注重来稿文章表述的清晰度,以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此,我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 12周,或约稿 。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑,建议您在提交前主动与期刊主编取得联系,或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向,为您推荐最为合适的期刊,助力您顺利投稿,实现学术成果的顺利发表。

Genetic Programming And Evolvable Machines 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
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, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3区 4区
中科院分区 2022年12月升级版
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 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 3区 3区
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3区 4区
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 4区 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 4区 4区
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
计算机科学 4区 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 3区 4区
中科院分区 2020年12月旧的升级版
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 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 3区 3区

Genetic Programming And Evolvable Machines 期刊国际分区信息(2023-2024年最新版)

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 Q3 143 / 197

27.7%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q2 64 / 143

55.6%

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 Q3 126 / 198

36.62%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q3 75 / 143

47.9%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:5.9
  • SJR:0.551
  • SNIP:0.885
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Theoretical Computer Science Q1 31 / 130

76%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q2 252 / 817

69%

大类:Mathematics 小类:Hardware and Architecture Q2 57 / 177

68%

大类:Mathematics 小类:Software Q2 140 / 407

65%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
期刊影响因子和自引率趋势图

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 19 18 15 15 17 18 28 23 13 17
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
USA 17
England 12
Ireland 7
Mexico 7
Spain 7
Czech Republic 5
Italy 5
Portugal 5
Australia 4
Canada 4
机构发文量统计
机构 数量
UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN 7
HAMPSHIRE COLL 4
UNIVERSITY OF LONDON 4
VICTORIA UNIVERSITY WELLINGTON 4
INRAE 3
UNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA 3
UNIVERSITE PARIS SACLAY 3
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA 3
UNIVERSITY OF TRIESTE 3
UNIVERSITY OF YORK - UK 3

高引用文章

文章名称 引用次数
DENSER: deep evolutionary network structured representation 6
Comparison of ensemble learning methods for creating ensembles of dispatching rules for the unrelated machines environment 4
Evolutionary hyper-heuristics for tackling bi-objective 2D bin packing problems 4
A survey of evolutionary algorithms using metameric representations 4
A novel multi-swarm particle swarm optimization for feature selection 4
A hyperheuristic approach based on low-level heuristics for the travelling thief problem 3
Optimizing agents with genetic programming: an evaluation of hyper-heuristics in dynamic real-time logistics 3
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Self-adaptive multi-population genetic algorithms for dynamic resource allocation in shared hosting platforms 2

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