Artificial Life投稿须知

期刊简介

《Artificial Life》是由MIT Press Journals出版社于1994年创办的英文国际期刊（ISSN: 1064-5462，E-ISSN: 1530-9185），该期刊长期致力于计算机：人工智能领域的创新研究，主要研究方向为工程技术-计算机：理论方法。作为SCIE收录期刊（JCR分区 Q2，中科院 4区），本刊采用OA未开放获取模式（OA占比0.3023...%），以发表计算机：人工智能领域等方向的原创性研究为核心（研究类文章占比100.00%%）。凭借严格的同行评审与高效编辑流程，期刊年载文量精选控制在23篇，确保学术质量与前沿性。成果覆盖Web of Science、Scopus等国际权威数据库，为学者提供推动计算机科学领域高水平交流平台。

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投稿提示

Artificial Life审稿周期约为 12周，或约稿。该刊近年未被列入国际预警名单，年发文量约23篇，录用竞争适中，主题需确保紧密契合计算机科学前沿。投稿策略提示：避开学术会议旺季投稿以缩短周期，语言建议专业润色提升可读性。

计算机科学 大类学科
English 出版语言
否是否预警
SCIE 期刊收录
23 发文量

中科院分区

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	计算机科学 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

中科院 SCI 期刊分区 2022年12月升级版

Top期刊	综述期刊	大类学科	小类学科
否	否	计算机科学 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

JCR分区

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	Q4	152 / 197	23.1%
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q2	69 / 143	52.1%

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	125 / 198	37.12%
学科：COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS	SCIE	Q3	74 / 143	48.6%

CiteScore

SJR

SNIP

CiteScore 排名

CiteScore：4.7

SJR：0.406

SNIP：0.688

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Ecology, Evolution, Behavior and Systematics	Q1	169 / 721	76%
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Biochemistry, Genetics and Molecular Biology (miscellaneous)	Q2	29 / 103	72%
大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：Computer Science (miscellaneous)	Q2	38 / 133	71%

期刊发文

GO-PEAS: A Scalable Yet Accurate Grid-Based Outlier Detection Method Using Novel Pruning Searching Techniques
Author: homzh

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.
Competitive Island Cooperative Neuro-evolution of Feedforward Networks for Time Series Prediction
Author: c.rohitash

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.
Competitive Island Cooperative Neuro-evolution of Feedforward Networks for Time Series Prediction
Author: ravneiln

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.
Coevolutionary Feature Selection and Reconstruction in Neuro-Evolution for Time Series Prediction
Author: c.rohitash

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.
Coevolutionary Feature Selection and Reconstruction in Neuro-Evolution for Time Series Prediction
Author: ravneiln

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.
GO-PEAS: A Scalable Yet Accurate Grid-Based Outlier Detection Method Using Novel Pruning Searching Techniques
Author: changl

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.
GO-PEAS: A Scalable Yet Accurate Grid-Based Outlier Detection Method Using Novel Pruning Searching Techniques
Author: long005

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.
GO-PEAS: A Scalable Yet Accurate Grid-Based Outlier Detection Method Using Novel Pruning Searching Techniques
Author: ylluo

Journal: ARTIFICIAL LIFE, 2016.

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