首页 > SCI期刊 > SCIE期刊 > 计算机科学 > 中科院3区 > JCRQ2 > 期刊介绍
评价信息：
影响因子：1.7
年发文量：17
《遗传编程和可进化机器》(Genetic Programming And Evolvable Machines)是一本以工程技术-计算机：理论方法综合研究为特色的国际期刊。该刊由Springer US出版商创刊于2000年，刊期Quarterly。该刊已被国际重要权威数据库SCIE收录。期刊聚焦工程技术-计算机：理论方法领域的重点研究和前沿进展，及时刊载和报道该领域的研究成果，致力于成为该领域同行进行快速学术交流的信息窗口与平台。该刊2023年影响因子为1.7。CiteScore指数值为5.9。
A unique source reporting on methods for artificial evolution of programs and machines...
Reports innovative and significant progress in automatic evolution of software and hardware.
Features both theoretical and application papers.
Covers hardware implementations, artificial life, molecular computing and emergent computation techniques.
Examines such related topics as evolutionary algorithms with variable-size genomes, alternate methods of program induction, approaches to engineering systems development based on embryology, morphogenesis or other techniques inspired by adaptive natural systems.
关于程序和机器人工进化方法的独特来源报告...
报告软件和硬件自动进化方面的创新和重大进展。
包含理论和应用论文。
涵盖硬件实现、人工生命、分子计算和新兴计算技术。
研究相关主题，如具有可变大小基因组的进化算法、程序诱导的替代方法、基于胚胎学、形态发生或受自适应自然系统启发的其他技术的工程系统开发方法。
《Genetic Programming And Evolvable Machines》(遗传编程和可进化机器)编辑部通讯方式为SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013。如果您需要协助投稿或润稿服务，您可以咨询我们的客服老师。我们专注于期刊投稿服务十年，熟悉发表政策，可为您提供一对一投稿指导，避免您在投稿时频繁碰壁，节省您的宝贵时间，有效提升发表机率，确保SCI检索（检索不了全额退款）。我们视信誉为生命，多方面确保文章安全保密，在任何情况下都不会泄露您的个人信息或稿件内容。
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
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 | 否 | 否 |
基础版：即2019年12月17日，正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表》；将JCR中所有期刊分为13个大类,期刊范围只有SCI期刊。
升级版：即2020年1月13日，正式发布的《2019年中国科学院文献情报中心期刊分区表升级版（试行）》,升级版采用了改进后的指标方法体系对基础版的延续和改进，影响因子不再是分区的唯一或者决定性因素，也没有了分区的IF阈值期刊由基础版的13个学科扩展至18个，科研评价将更加明确。期刊范围有SCI期刊、SSCI期刊。从2022年开始，分区表将只发布升级版结果，不再有基础版和升级版之分,基础版和升级版（试行）将过渡共存三年时间。
JCR分区等级：Q2
| 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% |
| Gold OA文章占比 | 研究类文章占比 | 文章自引率 |
| 49.06% | 100.00% | 0.03... |
| 开源占比 | 出版国人文章占比 | OA被引用占比 |
| 0.28... | 0.02 | 0.18... |
名词解释：JCR分区在学术期刊评价、科研成果展示、科研方向引导以及学术交流与合作等方面都具有重要的价值。通过对期刊影响因子的精确计算和细致划分，JCR分区能够清晰地反映出不同期刊在同一学科领域内的相对位置，从而帮助科研人员准确识别出高质量的学术期刊。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 指数 | ||||||||||||||||||||
| 5.9 | 0.551 | 0.885 |
|
名词解释：CiteScore是基于Scopus数据库的全新期刊评价体系。CiteScore 2021 的计算方式是期刊最近4年（含计算年度）的被引次数除以该期刊近四年发表的文献数。CiteScore基于全球最广泛的摘要和引文数据库Scopus，适用于所有连续出版物，而不仅仅是期刊。目前CiteScore 收录了超过 26000 种期刊，比获得影响因子的期刊多13000种。被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。
历年中科院分区趋势图
历年IF值(影响因子)
历年引文指标和发文量
历年自引数据
2019-2021年国家/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 |
2019-2021年机构发文量统计
| 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 |
2019-2021年文章引用数据
| 文章引用名称 | 引用次数 |
| DENSER: deep evolutionary network struct... | 6 |
| Comparison of ensemble learning methods ... | 4 |
| Evolutionary hyper-heuristics for tackli... | 4 |
| A survey of evolutionary algorithms usin... | 4 |
| A novel multi-swarm particle swarm optim... | 4 |
| A hyperheuristic approach based on low-l... | 3 |
| Optimizing agents with genetic programmi... | 3 |
| Evolving dispatching rules for optimisin... | 3 |
| Comparison of semantic-based local searc... | 3 |
| Self-adaptive multi-population genetic a... | 2 |
2019-2021年文章被引用数据
| 被引用期刊名称 | 数量 |
| GENET PROGRAM EVOL M | 30 |
| SWARM EVOL COMPUT | 20 |
| APPL SOFT COMPUT | 17 |
| IEEE T EVOLUT COMPUT | 17 |
| IEEE ACCESS | 13 |
| ENG APPL ARTIF INTEL | 9 |
| SOFT COMPUT | 8 |
| EXPERT SYST APPL | 7 |
| NAT COMPUT | 7 |
| ACM COMPUT SURV | 6 |
2019-2021年引用数据
| 引用期刊名称 | 数量 |
| IEEE T EVOLUT COMPUT | 36 |
| GENET PROGRAM EVOL M | 30 |
| EVOL COMPUT | 21 |
| APPL SOFT COMPUT | 16 |
| J MACH LEARN RES | 15 |
| NEUROCOMPUTING | 11 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 10 |
| EXPERT SYST APPL | 9 |
| IEEE T NEUR NET LEAR | 9 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 8 |
中科院分区：1区
影响因子：7.7
审稿周期：约Time to first decision: 9 days; Review time: 64 days; Submission to acceptance: 82 days; 约2.7个月 约7.8周
中科院分区：1区
影响因子：8.1
审稿周期：约Time to first decision: 6 days; Review time: 44 days; Submission to acceptance: 54 days; 约4.1个月 约6.8周
中科院分区：3区
影响因子：3.3
审稿周期：约17.72天 11 Weeks
中科院分区：2区
影响因子：5.8
审稿周期： 约2.4个月 约7.6周
中科院分区：2区
影响因子：5.1
审稿周期： 约1.9个月 约2.7周
中科院分区：1区
影响因子：98.4
审稿周期： 约3月
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