Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам еще одно американское научное издание International Journal of Applied Metaheuristic Computing. Журнал имеет четвёртый квартиль, издается в IGI Global Publishing, его SJR за 2020 г. равен 0,158, печатный ISSN - 1947-8283, электронный - 1947-8291, предметные области - Методы поддержки принятия решений, Информатика – искусственный интеллект, Компьютерные науки, Статистика и теория вероятности, Моделирование и имитация, Вычислительная математика, Управление и оптимизация, Теория расчетов и вычислений, Прикладная наука о компьютерах. Вот так выглядит обложка:
https://coverimages.igi-global.com/cover-images/covers/ijamc.webp
Редактором является ПенгДженг Джин, контактные данные - pyyin@ncnu.edu.tw.
https://www.researchgate.net/profile/Peng-Yeng-Yin
Миссия журнала заключается в публикации и распространении оригинальных исследований по моделированию, анализу и приложениям в метаэвристических вычислениях. Инженерные и бизнес-проблемы, с которыми сталкивается мир сегодня, стали более трудноразрешимыми и неструктурированными, что делает разработку удовлетворительного алгоритма для конкретной проблемы нетривиальной. В качестве альтернативы исследователи и практики ищут универсальные метаэвристические вычисления, которые направляют эвристику на поиск за пределами локальной оптимальности, что снижает возможности традиционных методов вычислений. Предоставляя форум для исследователей, ученых, практиков и студентов, которые хотят изучать, анализировать, совершенствовать и применять технологии в области метаэвристических вычислений, журнал предоставляет информацию обо всех аспектах метаэвристических вычислений, которые в полной мере используют преимущества решения задач более высокого уровня без хлопот при разработке проблемных операций каждый раз, когда появляется новое приложение.
Адрес издания - https://www.igi-global.com/journal/international-journal-applied-metaheuristic-computing/1139
Пример статьи, название - Clique Finder: A Self-Adaptive Simulated Annealing Algorithm for the Maximum Clique Problem. Заголовок (ABSTRACT) - The maximum clique problem (MCP) is a classical NP-hard problem that has gained considerable attention due to its numerous real-world applications and theoretical complexity. It is inherently computationally complex, and so exact methods may require prohibitive computing time. Natureinspired meta-heuristics have proven their utility in solving many NP-hard problems. In this research, the authors propose a simulated annealing-based algorithm that they call clique finder algorithm to solve the MCP. The algorithm uses a logarithmic cooling schedule and two moves that are selected in an adaptive manner. The objective (error) function is the total number of missing links in the clique, which is to be minimized. The proposed algorithm was evaluated using benchmark graphs from the open-source library DIMACS, and results show that the proposed algorithm had a high success rate. Keywords: Cooling Schedule, DIMACS, Maximum Clique Problem, Metaheuristics, Nature-Inspired Methods, NP-Hard Problem, Self-Adaptive, Simulated Annealing
