關于《Memetic Computing》雜志是否接受AI輔助的論文，目前并沒有明確的官方聲明指出該雜志絕對接受或拒絕AI輔助撰寫的論文，可能會根據具體情況進行逐案評估，作者在投稿前可以與雜志社進行溝通或咨詢在線客服。

SCI期刊對AI輔助論文的接受程度因期刊而異，以下是對SCI期刊接受AI輔助論文情況的詳細分析：

一、AI輔助論文的使用限制

禁止生成核心內容、禁止署名、保證數據完整性

二、AI輔助的用途

語言潤色，文獻綜述，圖表推薦

三、建議與策略

1.了解目標期刊政策：在投稿前，作者應仔細研究目標SCI期刊的政策和指南，了解其對AI輔助論文的態度和要求。

2.明確聲明AI使用情況：如果論文中使用了AI輔助技術，作者應在投稿時明確聲明，并提供詳細的AI使用說明和范圍。

3.保持學術誠信與原創性：作者應確保論文的核心內容和創新點是由自己獨立完成的，避免過度依賴AI生成的內容。

4.深度改寫與個性化處理：對AI生成的內容進行深度改寫和個性化處理，以體現個人的學術思考和見解。

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

該雜志由Springer Berlin Heidelberg出版，出版周期為4 issues per year，出版語言為English。作為一本專注于COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE-OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE領域的學術期刊，它被國際權威數據庫SCIE收錄，在學術界具有較高的影響力。

《Memetic Computing》雜志中文名稱為：模因計算。

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。

分區情況：

在中科院最新升級版分區表中，該雜志在大類學科計算機科學中位于2區，小類學科COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機：人工智能中位于2區。

JCR分區信息按JIF指標學科分區，該雜志在COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE領域為Q2。

Cite Score數據顯示，CiteScore：6.8，SJR：0.945，SNIP：1.1

學科類別

大類：Mathematics，小類：Control and Optimization，分區：Q1，排名：14 / 130，百分位：89%； 大類：Mathematics，小類：General Computer Science，分區：Q1，排名：41 / 232，百分位：82%；

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