《Evolving Systems》雜志投稿后多久回復取決于雜志審稿速度：預計 。投稿前請仔細閱讀相關投稿須知，有任何疑問可以聯系雜志社或咨詢在線客服。

《Evolving Systems》雜志刊號為ISSN：1868-6478，EISSN：1868-6486，是一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的SCIE期刊，出版周期為：6 issues per year，目前未開放OA（未開放訪問）。主要發表由專家撰寫的簡短且易于理解的文章，內容精煉且具有較高的學術價值，特別適合那些希望快速了解某一特定研究方向最新進展的讀者。

《進化系統》涵蓋了動態進化系統領域的調查、方法論和應用導向論文。‘進化系統’的靈感來自于動態變化和進化環境中系統模型進化的理念。與機器學習、數學建模和相關學科中的標準方法不同，這些方法假設并先驗地固定模型結構，問題集中在參數優化上，而進化系統允許模型結構逐漸改變/進化。這種持續或終身學習和領域適應的目的是自我組織。它可以適應新的數據模式，更適合流數據、遷移學習，并且可以識別和學習未知和不可預測的數據模式。這些特性對于自主機器人系統至關重要，因為這些系統在設計完成后（運行時）會繼續學習和適應。

《Evolving Systems》征集的出版物旨在解決非平穩、不可預測環境中系統建模、聚類、分類、預測和控制的各個方面的問題，并描述其設計的新方法和途徑。

該期刊致力于從系統方法到案例研究和實際工業應用的自我開發、自我組織和進化系統的主題。它涵蓋了方法論的各個方面，例如

不斷發展的系統方法

不斷發展的神經網絡和神經模糊系統

不斷發展的分類器和聚類

不斷發展的控制器和預測模型

不斷發展的可解釋人工智能系統

不斷發展的系統應用

而且還關注新的范式和應用，包括醫學、機器人、商業、工業自動化、控制系統、交通、通信、環境監測、生物醫學系統、安全和電子服務、金融和經濟。所有提交的方法和系統的共同特征是系統和環境的不斷發展。

該期刊涵蓋與以下內容相關的貢獻：

1）機器學習、人工智能、計算智能和數學建模方法

2）來自自然和生物學的靈感，包括神經科學、生物信息學和分子生物學、量子物理學

3）在工程、商業、社會科學中的應用。

在收錄情況方面，《Evolving Systems》雜志在中科院最新升級版分區表中，該雜志分區信息為大類學科計算機科學4區，影響因子為2.7，CiteScore為7.8，在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域的排名較為靠前，其 SJR為 0.746，SNIP為1.022，這些數據都反映出期刊在學術界具有較高的影響力和學術價值。

投稿SCI期刊后收到回復的時間因多種因素而異，具體時間如下：

初審階段：編輯初審通常在1-4周內完成，主要檢查論文的格式、規范性以及是否符合期刊的基本要求。

同行評審階段：若論文通過初審，編輯會將其發送給多位同行評審人進行詳細評估。這一階段是整個審稿過程中最耗時的部分，通常需要1-3個月。

終審階段：編輯在得到審稿人的反饋后，會根據審稿人的意見給出接收、小修、大修、拒稿等結果。這一階段的時間相對較短，通常在收到審稿意見后幾天到一周內完成。

投稿者在選擇期刊時，應考慮到審稿周期，并做好長期等待的準備，同時也要注意不同期刊的具體要求和效率可能大相徑庭。

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