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认证信息

期刊封面

季刊 - 荷兰

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所属分区：4区

是否TOP：非TOP期刊

是否综述：非综述期刊

是否OA：OA混合

国际标准刊号：ISSN 1381-1231；EISSN 1572-9397

期刊语言：英语

出版区域：荷兰

定价：0

出版地址：SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ

期刊邮箱：

投稿网址：https://submission.springernature.com/new-submission/10732/3

期刊网址： https://link.springer.com/journal/10732

出版商网址： https://link.springer.com

Journal of Heuristics《启发学杂志》（官网投稿）

简介

期刊简称J HEURISTICS
参考译名《启发学杂志》
核心类别高质量科技期刊（T2-2025）, SCIE核心, EI 外国期刊, 目次收录（维普）, 知网外文库,外文期刊,
IF影响因子
自引率
主要研究方向计算机科学-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS计算机：理论方法；COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能。期刊关注以下研究领域：自适应记忆规划：欢迎关于启发式搜索中记忆机制创新应用或新方法开发的投稿。人工智能与约束规划：涵盖基于人工智能技术的启发式搜索及其在人工智能规划、调度、设计、约束满足与博弈论中的应用。包括针对人工智能中系统搜索与局部搜索的启发式与元启发式方法。尤其关注基于约束规划的启发式方法——该领域源于人工智能，是与数学规划正交且互补的研究方向。包括基于混合方法的启发式，例如结合局部搜索与约束规划，或融合约束规划与数学规划的方法。组合优化：相关主题包括（但不限于）图论问题与应用、排序与调度、工程设计、路径规划、切割与装箱、集合覆盖。特别鼓励跨学科研究，如在运筹学、计算机科学、人工智能、工程与管理等相关学科的交叉领域开展工作。进化计算：欢迎关于进化计算所有方面。鼓励涵盖各类进化技术的理论、实践与应用进展（可单独或整体探讨）。关注主题包括但不限于：进化优化与机器学习方法、涌现特性演化、进化算法适用问题特征分析、进化算法实现技术、进化算法并行计算、进化计算在科学、工程及商业问题中的应用。对结合现有启发式技术（包括运筹学与计算机科学其他领域方法）的混合方法研究尤为关注。同样重视以进化计算为核心架构的鲁棒人工系统实现。特别鼓励讨论可广泛应用于多类问题的方法学创新。大规模优化与分解方法：将启发式搜索方法应用于需要不同分解方法的大规模优化问题。包括实践中需分解为一系列简单问题的问题，以及分解为可独立优化的较小部分的大规模实例。本领域的典型方法包括大邻域搜索和数学启发式（即元启发式与数学规划技术的混合方法）。物流与供应链：将启发式搜索方法创造性应用于物流与供应链重要决策问题。涵盖设施选址、运输与调度等领域的问题。物流与供应链管理中的许多决策问题可建模为优化问题，通常因求解难度大而需采用启发式方法。元启发式方法论：元启发式方法论领域旨在发表提出新型通用元启发式方法，或对现有方法进行分析比较的论文。实际应用：本领域欢迎处理实际应用问题的稿件。可涉及尚无现有解决方法或既往方法效果不佳的新应用场景。特别关注能展示启发式方法应用带来可量化效益（如成本降低或收益提升）。展开更多

主要研究方向：

计算机科学-COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS计算机：理论方法；COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE计算机：人工智能。期刊关注以下研究领域：自适应记忆规划：欢迎关于启发式搜索中记忆机制创新应用或新方法开发的投稿。人工智能与约束规划：涵盖基于人工智能技术的启发式搜索及其在人工智能规划、调度、设计、约束满足与博弈论中的应用。包括针对人工智能中系统搜索与局部搜索的启发式与元启发式方法。尤其关注基于约束规划的启发式方法——该领域源于人工智能，是与数学规划正交且互补的研究方向。包括基于混合方法的启发式，例如结合局部搜索与约束规划，或融合约束规划与数学规划的方法。组合优化：相关主题包括（但不限于）图论问题与应用、排序与调度、工程设计、路径规划、切割与装箱、集合覆盖。特别鼓励跨学科研究，如在运筹学、计算机科学、人工智能、工程与管理等相关学科的交叉领域开展工作。进化计算：欢迎关于进化计算所有方面。鼓励涵盖各类进化技术的理论、实践与应用进展（可单独或整体探讨）。关注主题包括但不限于：进化优化与机器学习方法、涌现特性演化、进化算法适用问题特征分析、进化算法实现技术、进化算法并行计算、进化计算在科学、工程及商业问题中的应用。对结合现有启发式技术（包括运筹学与计算机科学其他领域方法）的混合方法研究尤为关注。同样重视以进化计算为核心架构的鲁棒人工系统实现。特别鼓励讨论可广泛应用于多类问题的方法学创新。大规模优化与分解方法：将启发式搜索方法应用于需要不同分解方法的大规模优化问题。包括实践中需分解为一系列简单问题的问题，以及分解为可独立优化的较小部分的大规模实例。本领域的典型方法包括大邻域搜索和数学启发式（即元启发式与数学规划技术的混合方法）。物流与供应链：将启发式搜索方法创造性应用于物流与供应链重要决策问题。涵盖设施选址、运输与调度等领域的问题。物流与供应链管理中的许多决策问题可建模为优化问题，通常因求解难度大而需采用启发式方法。元启发式方法论：元启发式方法论领域旨在发表提出新型通用元启发式方法，或对现有方法进行分析比较的论文。实际应用：本领域欢迎处理实际应用问题的稿件。可涉及尚无现有解决方法或既往方法效果不佳的新应用场景。特别关注能展示启发式方法应用带来可量化效益（如成本降低或收益提升）。

Journal of Heuristics《启发学杂志》（季刊）. The Journal of Heuristics provides a forum for advancing the state-of-the-art in the theory and ...[显示全部]

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