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FOGA 2025: Foundations of Genetic Algorithms

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FOGA
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投稿締切日:
2025-05-02
通知日:
2025-06-27
開催日:
2025-08-27
開催地:
Leiden, The Netherlands
開催回数:
18
ICORE: A   QUALIS: B3   閲覧: 24032   フォロー: 0   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

69.5 / 100
全 5,682 件中 第 344 位 · 上位 7%

理論・アルゴリズム 分野 142 件中 第 26 位

学術的評価 (35%)
88
投稿の選択性 (20%)
49
開催回数 (20%)
81
コミュニティの注目度 (10%)
8
公開情報の充実度 (15%)
80

使用した入力: 収録ランク：ICORE A, QUALIS B3 · 採択率：54.6%（記録のある 1 回の平均） · 確認できる開催回数：19 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：2 人

公開情報で不足しているもの: 過去の開催回 (+3.0)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

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 1.1 · 算出日 2026-09-14

論文募集

FOGA 2025 (Foundations of Genetic Algorithms) is a ICORE A / QUALIS B3 conference held in Leiden, The Netherlands on 2025-08-27. The paper submission deadline is 2025-05-02. Acceptance notifications are sent on 2025-06-27.

The FOGA series aims at advancing our understanding of the working principles behind evolutionary algorithms and related randomized search heuristics, such as local search algorithms, differential evolution, ant colony optimization, particle swarm optimization, artificial immune systems, simulated annealing, and other Monte Carlo methods for search and optimization. Connections to related areas, such as Bayesian optimization and direct search, are of interest as well. FOGA is the premier event to discuss advances on the theoretical foundations of these algorithms, tools needed to analyze them, and different aspects of comparing algorithms’ performance. Topics of interest include, but are not limited to: Run time analysis Mathematical tools suitable for the analysis of search heuristics Fitness landscapes and problem difficulty (On- and offline) configuration and selection of algorithms, heuristics, operators, and parameters Stochastic and dynamic environments, noisy evaluations Constrained optimization Problem representation Complexity theory for search heuristics Multi-objective optimization Benchmarking aspects, including performance measures, the selection of meaningful benchmark problems, and statistical aspects Connection between black-box optimization and machine learning Submissions covering the entire spectrum of work, ranging from rigorously derived mathematical results to carefully crafted empirical studies, are invited.
最終更新：Dou Sun（）

採択率

平均採択率: 54.5% 1 年間 (2007–2007).

年投稿数採択数採択率(%)
2007221254.5%

ベストペーパー

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