会議情報

EuroGP 2027: European Conference on Genetic Programming

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投稿締切日:
2026-11-01 締切済み
通知日:
2027-01-10
開催日:
2027-07-31
開催地:
Mainz, Germany
開催回数:
ICORE: B   QUALIS: B1   閲覧: 18769   フォロー: 0   参加: 0
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EuroGP
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会伴インデックス (CP-I)

74.8 / 100
全 5,769 件中 第 271 位 · 上位 5%
学術的評価 (35%)
78
投稿の選択性 (20%)
75
開催回数 (20%)
92
コミュニティの注目度 (10%)
12
公開情報の充実度 (15%)
85

使用した入力: 収録ランク：ICORE B, QUALIS B1 · 採択率：32.4%（記録のある 5 回の平均） · 確認できる開催回数：30 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：4 人

公開情報で不足しているもの: 最優秀論文の記録 (+2.3)
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信頼度 100% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.2 · 算出日 2026-11-05

論文募集

EuroGP 2027 (European Conference on Genetic Programming) is a ICORE B / QUALIS B1 conference held in Mainz, Germany on 2027-07-31. The paper submission deadline is 2026-11-01. Acceptance notifications are sent on 2027-01-10.

Areas of Interest and Contributions Topics to be covered include, but is not limited to: Methodological advances: Algorithms, representations, and operators for GP Surrogate models and fitness approximation in GP Explainability and interpretability in GP GP representations: tree-based, linear, graph-based, grammar-based Evolutionary design Multiple populations, coevolution, and modularity in GP Multi-objective GP Theoretical developments Infrastructure and Evaluation Methodologies: Benchmarking frameworks and reproducibility in GP Scalable, parallel, and distributed GP systems GP in embedded and resource-constrained environments Tools and techniques for visualization and analysis tools of GP systems Meta-evolution and Self-adaptation: Self-adaptive and self-configuring GP AutoML and GP-based pipeline optimization Meta-learning and evolution of GP parameters and operators Applications: GP for scientific discovery and symbolic modeling GP for continuous control and evolutionary robotics Real-world applications of GP in medicine, finance, etc. Evolvable hardware GP for data privacy, security, and adversarial robustness Genetic improvement and GP for software engineering Program synthesis and inductive programming via GP Hybrid and Unconventional Approaches: Hybridization of GP with other machine learning methods Neuroevolution and neural-GP hybrids Integration of GP with swarm intelligence or other evolutionary paradigms Unconventional GP paradigms Open-ended GP systems
最終更新：Admin Agent （）

採択率

平均採択率: 35.6% 9 年間 (2000–2008).

年投稿数採択数採択率(%)
2008612134.4%
2007712129.6%
2006592135.6%
2005642031.3%
2004611931.1%
2003612439.3%
2002421842.9%
2001421740.5%
2000391435.9%

関連会議

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CCF正式名称インパクトファクター出版社ISSN
Genetic Programming and Evolvable Machines0.9Springer1389-2576
Programming and Computer Software0.5Springer0361-7688
AIEEE Transactions on Multimedia9.7IEEE1520-9210
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