Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам нидерландское научное издание Swarm and Evolutionary Computation. Журнал имеет первый квартиль, издается в Elsevier BV, его SJR за 2021 г. равен 2,722, импакт-фактор 10,267, электронный ISSN - 2210-6502, предметные области - Математика, Компьютерные науки. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Сандип Дас, контактные данные - sandipdas@isical.ac.in
и Поннутхурай Нагаратнам Сугантхан - epnsugan@ntu.edu.sg.
Это первая в своем роде рецензируемая публикация, целью которой является освещение последних исследований и разработок в области интеллектуальных вычислений, основанных на принципах роя и эволюционных алгоритмов. В нем публикуются передовые, инновационные и междисциплинарные исследования, включающие теоретические, экспериментальные и практические аспекты двух парадигм и их гибридизации. Swarm and Evolution Computation стремится к своевременной публикации качественных, рецензируемых, оригинальных статей, которые продвигают современное состояние всех аспектов эволюционных вычислений и роевого интеллекта. Также будут приветствоваться обзорные статьи, в которых рассматривается современное состояние актуальных тем, новые и интересные приложения. Темы, представляющие интерес, включают, но не ограничиваются ими:
- Генетические алгоритмы и генетическое программирование;
- Стратегии эволюции и эволюционное программирование;
- Дифференциальная эволюция;
- Искусственные иммунные системы;
- Рои частиц;
- Колонии муравьев;
- Поиск пищи бактериями;
- Искусственные пчелы;
- Алгоритм светлячков;
- Поиск гармонии;
- Искусственная жизнь;
- Цифровые организмы;
- Оценка алгоритмов распределения;
- Стохастический диффузионный поиск;
- Квантовые вычисления;
- Нанокомпьютеры;
- Мембранные вычисления;
- Человеко-ориентированные вычисления;
- Гибридизация алгоритмов;
- Меметические вычисления;
- Автономные вычисления;
- Самоорганизующиеся системы;
- Комбинаторные, дискретная, бинарная, ограниченная, многоцелевая, мультимодальная, динамическая и крупномасштабная оптимизация.
Адрес издания - https://www.sciencedirect.com/journal/swarm-and-evolutionary-computation
Пример статьи, название - An offline learning co-evolutionary algorithm with problem-specific knowledge. Заголовок (Abstract) - The meta-heuristics is an effective way to solve the complex optimization problems. However, the applicability of meta-heuristic is restricted in real applications due to the various characteristics of the corresponding problems. An offline learning co-evolutionary algorithm (OLCA) based on the fitness landscape analysis that introduces the Gaussian estimation of distribution algorithm (EDA) and a variant of differential evolution (DE) for enhancing the search ability, is proposed for complex continuous real-valued problems. The relationship between strategies and fitness landscapes is established by using offline learning of a random forest. The suitable strategy is determined based on the properties of the fitness landscape trained by a random forest before the beginning of the evolutionary process. The proposed OLCA is tested by using the CEC 2017 benchmark test suite and is compared with several state-of-the-art algorithms. The results show that the proposed OLCA is efficient and competitive for solving complex continuous optimization problems. In addition, the effectiveness of the proposed OLCA is also verified by using 19 IEEE CEC 2011 benchmark problems for tackling real-world problems. Keywords: Fitness landscape; Random forest; Offline-learning; Estimation of distribution; Differential evolution
