This chapter gives a gentle introduction to evolutionary computation, a field in which evolutionary optimisation is one of the most important research areas. Unlike most introductions to evolutionary computation which are based on its simplified biological link, this chapter emphasises the link between evolutionary computation and artificial intelligence and computer science. In fact, this whole book is centred around problem-solving, e.g., optimisation, using evolutionary computation techniques. It does not deal with the issue of biological modelling. Keywords Evolutionary computation global optimisation combinatorial optimisation evolutionary learning evolutionary design
这一章对进化计算进行了温和的介绍，进化优化是其中一个最重要的研究领域。与大多数基于简化生物联系的进化计算的介绍不同，本章强调了进化计算与人工智能和计算机科学之间的联系。事实上，这本书的中心是解决问题，例如优化，使用进化计算技术。它不涉及生物模型的问题。 关键词 进化计算、全局优化、组合优化、进化学习、进化设计
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期刊ISSN
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1063-6560 |
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最新的影响因子
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6.8 |
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最新CiteScore值
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3.2 |
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最新自引率
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3.40% |
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期刊官方网址
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http://www.mitpressjournals.org/loi/evco |
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期刊投稿网址
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http://www.mitpressjournals.org/page/sub/evco |
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通讯地址
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M I T PRESS, 238 MAIN STREET, STE 500, CAMBRIDGE, USA, MA, 02142-1046 |
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偏重的研究方向（学科）
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工程技术-计算机：理论方法 |
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出版周期
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Quarterly |
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平均审稿速度
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平均3.0个月 |
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出版年份
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1993 |
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出版国家/地区
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UNITED STATES |
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是否OA
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No |
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SCI期刊coverage
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Science Citation Index Expanded（科学引文索引扩展） |
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NCBI查询
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PubMed Central (PMC)链接 全文检索(pubmed central) |
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最新中科院JCR分区
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工程技术
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE(计算机科学，人工智能) 2区
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS(计算机科学，理论和方法) 1区
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最新的影响因子
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| 最新公布的期刊年发文量 |
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| 总被引频次 | 2900 | |||||||
| 特征因子 | 0.002060 | |||||||
| 影响因子趋势图 |
2007年以来影响因子趋势图（整体平稳趋势）
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最新CiteScore值
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3.2
=
引文计数(2018)
文献(2015-2017)
=
237次引用
74篇文献
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| 文献总数（2014-2016） | 74 | ||||||||||
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被引用比率
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SJR
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0.792 | ||||||||||
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SNIP
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CiteScore排名
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| scopus涵盖范围 |
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| 分享者 | 点评内容 |
