《Memetic Computing》雜志在中科院分區中的情況如下：大類學科：計算機科學， 分區：2區； 小類學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能， 分區：2區。

中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力，對科研人員和學術機構具有重要的參考價值，具體如下：

對SCI期刊的評價：中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級，為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高，說明該期刊在學科內的學術影響力越大，發表的文章質量越高。

對科研人員的成果評估：科研人員發表的論文所在的中科院分區，可以作為評估其研究成果質量的一個指標。

對科研資源的分配：中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時，會參考中科院分區。

對科研人員投稿的指導：中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時，會參考中科院分區，以提高論文被接受的可能性，并增加研究成果的影響力。

《Memetic Computing》雜志是一本專注于計算機：人工智能領域的國際期刊，由Springer Berlin Heidelberg?出版，創刊于2009年，出版周期為4 issues per year。

模因被定義為可轉移信息的基本單位，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建塊，以任意計算表示形式（例如，局部搜索啟發式、模糊規則、神經模型等）表示，這些先驗知識是通過人類或機器的經驗獲得的，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的論文，特別強調通過明確的先驗知識整合來提高計算和人工智能技術在搜索、優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量理論和應用研究的出口，研究混合的、知識驅動的計算方法，這些方法可以歸為以下任何一種模因學類別：

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

類型 2：能夠從各種可用選項中自動選擇、調整和重用最合適啟發式方法的算法；例如，在給定優化問題的情況下，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：通過經驗自主學習的算法，自適應地重用從相關問題中提取的數據和/或機器學習模型作為新目標任務中的先驗知識；示例包括但不限于遷移學習和優化、多任務學習和優化、或任何其他多X進化學習和優化方法。

《Memetic Computing》雜志學術影響力具體如下：

在學術影響力方面，IF影響因子為3.3，顯示出其在計算機：人工智能學領域的學術影響力和認可度。

JCR分區：Q2

按JIF指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：82 / 197，百分位：58.6%；OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE中為Q2，排名：32 / 106，百分位：70.3%；

按JCI指標學科分區，在學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q2，排名：86 / 198，百分位：56.82%；OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE中為Q2，排名：38 / 106，百分位：64.62%；

《Memetic Computing》雜志的審稿周期預計為：平均審稿速度 ，投稿需滿足English撰寫，期刊注重原創性與學術嚴謹性，明確拒絕抄襲或一稿多投，Gold OA占比：8.64%，這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。

該雜志其他關鍵數據：

CiteScore分區（數據版本：2024年最新版）：6.8，進一步證明了其學術貢獻和影響力。

H指數：26，年發文量：17篇

聲明：以上內容來源于互聯網公開資料，如有不準確之處，請聯系我們進行修改。