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    《Optimization Letters》雜志的收稿范圍和要求是什么?

    來源:優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:49:31 781人看過

    《Optimization Letters》雜志收稿范圍涵蓋數(shù)學(xué)全領(lǐng)域,此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊,在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大,專業(yè)度認(rèn)可很高,所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高,如果您的文章質(zhì)量很高,可以嘗試。

    平均審稿速度 約13.5個月 ,影響因子指數(shù)1.3。

    該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單,廣大學(xué)者值得一試。

    具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服,在線客服團隊會及時為您答疑解惑,提供針對性的建議和解決方案。

    出版商聯(lián)系方式:SPRINGER HEIDELBERG, TIERGARTENSTRASSE 17, HEIDELBERG, GERMANY, D-69121

    其他數(shù)據(jù)

    是否OA開放訪問: h-index: 年文章數(shù):
    未開放 31 121
    Gold OA文章占比: 2021-2022最新影響因子(數(shù)據(jù)來源于搜索引擎): 開源占比(OA被引用占比):
    16.47% 1.3 0.12...
    研究類文章占比:文章 ÷(文章 + 綜述) 期刊收錄: 中科院《國際期刊預(yù)警名單(試行)》名單:
    100.00% SCIE

    歷年IF值(影響因子):

    歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量:

    歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù):

    歷年自引數(shù)據(jù):

    發(fā)文統(tǒng)計

    2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計:

    國家/地區(qū) 數(shù)量
    CHINA MAINLAND 135
    USA 98
    France 47
    Italy 38
    Brazil 33
    Canada 33
    Russia 33
    GERMANY (FED REP GER) 27
    Australia 26
    Vietnam 24

    2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計:

    機構(gòu) 數(shù)量
    RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES 23
    CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... 15
    CURTIN UNIVERSITY 14
    STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... 12
    TON DUC THANG UNIVERSITY 10
    UNIVERSITY OF MONTREAL 9
    MINIST EDUC 8
    CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 7
    CHONGQING NORMAL UNIVERSITY 7
    HEFEI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 7

    近年引用統(tǒng)計:

    期刊名稱 數(shù)量
    MATH PROGRAM 152
    SIAM J OPTIMIZ 134
    J OPTIMIZ THEORY APP 104
    OPTIM LETT 70
    J GLOBAL OPTIM 67
    EUR J OPER RES 59
    OPER RES 49
    MATH OPER RES 44
    COMPUT OPTIM APPL 40
    OPTIMIZATION 37

    近年被引用統(tǒng)計:

    期刊名稱 數(shù)量
    OPTIM LETT 70
    J OPTIMIZ THEORY APP 63
    MATHEMATICS-BASEL 52
    COMPUT OPER RES 41
    EUR J OPER RES 38
    J INEQUAL APPL 34
    IEEE ACCESS 32
    J GLOBAL OPTIM 30
    J NONLINEAR CONVEX A 28
    OPTIMIZATION 26

    近年文章引用統(tǒng)計:

    文章名稱 數(shù)量
    Modified inertial Mann algorithm... 32
    Note on the modified relaxation ... 14
    Practical algorithm for stochast... 11
    The projection and contraction m... 8
    Characterizations of robust solu... 8
    Stochastic R0 tensors to stochas... 8
    Bi-objective dynamic optimizatio... 7
    Optimized ellipse packings in re... 6
    Solving 0-1 semidefinite program... 6
    A hybrid iterated local search h... 6

    聲明:以上內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng)公開資料,如有不準(zhǔn)確之處,請聯(lián)系我們進行修改。

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