期刊簡介

模因被定義為可轉(zhuǎn)移信息的基本單位，存在于大腦中，并通過模仿過程在人群中傳播。從算法的角度來看，模因已被視為先驗知識的構(gòu)建塊，以任意計算表示形式（例如，局部搜索啟發(fā)式、模糊規(guī)則、神經(jīng)模型等）表示，這些先驗知識是通過人類或機器的經(jīng)驗獲得的，并且可以在問題中模仿（即重復使用）。

《模因計算》雜志歡迎將上述社會文化模因概念納入人工系統(tǒng)的論文，特別強調(diào)通過明確的先驗知識整合來提高計算和人工智能技術(shù)在搜索、優(yōu)化和機器學習方面的有效性。因此，該期刊的目標是成為高質(zhì)量理論和應用研究的出口，研究混合的、知識驅(qū)動的計算方法，這些方法可以歸為以下任何一種模因?qū)W類別：

類型 1：通用算法與人為設(shè)計的啟發(fā)式方法相結(jié)合，可以捕獲某種形式的先驗領(lǐng)域知識；例如，將進化全局搜索與特定于問題的局部搜索相結(jié)合的傳統(tǒng)模因算法。

類型 2：能夠從各種可用選項中自動選擇、調(diào)整和重用最合適啟發(fā)式方法的算法；例如，在給定優(yōu)化問題的情況下，學習全局搜索運算符和多個局部搜索方案之間的映射。

類型 3：通過經(jīng)驗自主學習的算法，自適應地重用從相關(guān)問題中提取的數(shù)據(jù)和/或機器學習模型作為新目標任務(wù)中的先驗知識；示例包括但不限于遷移學習和優(yōu)化、多任務(wù)學習和優(yōu)化、或任何其他多X進化學習和優(yōu)化方法。

模因計算創(chuàng)刊于2009年，由Springer Berlin Heidelberg出版社出版。其研究的主題領(lǐng)域包括但不限于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE，是一本在計算機科學領(lǐng)域具有重要影響力的國際期刊。該期刊涵蓋了計算機科學的多個子領(lǐng)域，旨在全面理解和解決計算機科學問題。

根據(jù)最新的數(shù)據(jù)，模因計算的影響因子為3.3，CiteScore為6.8，h-index為26，SJR為0.945，SNIP為1.1，中科院分區(qū)為2區(qū)，這些指標均顯示了該期刊在計算機科學領(lǐng)域的優(yōu)秀地位。

該刊以English作為出版語言。對于English非母語的作者，期刊建議使用語言編輯服務(wù)，以確保文稿的語法和拼寫錯誤得到糾正，并符合科學English的標準。如果想實現(xiàn)快速順利的投稿發(fā)表，建議您聯(lián)系本站的客服團隊，將為您提供專業(yè)的選刊建議，并在整個投稿過程中提供細致的指導。