要提升在《Memetic Computing》雜志上的發表速度，可以從以下幾個方面著手：

1、了解期刊特點與要求

熟悉期刊定位、研讀投稿指南。

2、優化稿件質量

精心準備論文：在投稿前，確保論文結構清晰、邏輯嚴謹、語言流暢，并符合期刊的格式要求。

摘要與關鍵詞：撰寫簡潔明了的摘要和準確無誤的關鍵詞，以便編輯和審稿人快速了解論文的核心內容和創新點。

數據完整準確：確保研究數據完整、以便審稿人能夠快速驗證論文的可靠性和科學性。

3、積極溝通與合作

與編輯保持溝通、及時回應審稿意見、推薦審稿人。

4、選擇投稿時機

避開投稿高峰期、關注期刊動態。

5、利用專業服務

語言潤色服務：如果English不是作者的母語，可以考慮使用專業的語言潤色服務來修飾論文初稿和投稿信中的措辭，確保英語運用準確清晰。

《Memetic Computing》雜志創刊于2009年，ISSN號：1865-9284，E-ISSN號：1865-9292，國際標準簡稱為MEMET COMPUT，中文名稱為：《模因計算》。

該雜志由Springer Berlin Heidelberg出版，出版語言為English，出版地區為GERMANY，出版周期為4 issues per year。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能領域的SCI學術期刊，被國際權威數據庫SCIE收錄，其在學術界擁有較高的影響力和學術地位。

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。

該雜志在中科院分區表中，大類學科“計算機科學”為2區，小類學科“COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE”為2區；在JCR分區等級為Q2。其影響因子為3.3。

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