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        SCI收錄智能優(yōu)化算法的文獻(xiàn)計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析

        2012-11-24 02:18:06趙婉忻
        關(guān)鍵詞:發(fā)文論文領(lǐng)域

        趙婉忻,張 燕,潘 煒

        (1.西北工業(yè)大學(xué) 圖書館,陜西 西安 710072;2.西北工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院,陜西 西安710072)

        近年來,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科技日新月異的發(fā)展,生產(chǎn)的急劇擴(kuò)大與全球化,各種企業(yè)、組織規(guī)模迅速增長,優(yōu)化問題的日趨復(fù)雜,一些新穎的智能優(yōu)化算法,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌、遺傳算法、模擬退火、禁忌搜索及其混合優(yōu)化策略等,通過模擬或揭示某些自然現(xiàn)象和過程而得到發(fā)展,其思想和內(nèi)容涉及數(shù)學(xué)、物理學(xué)、生物進(jìn)化、人工智能、神經(jīng)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)力學(xué)等方面,為解決復(fù)雜優(yōu)化問題提供了新的思路和手段[1]。本文從2001~2010年SCI(Science Citation Index)收錄的相關(guān)論文情況,分析智能優(yōu)化算法領(lǐng)域的研究動(dòng)態(tài),從時(shí)間分布、國家分布、作者機(jī)構(gòu)分布,被引頻次等多個(gè)方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì),分析智能優(yōu)化算法研究的分布現(xiàn)狀和發(fā)展,為相關(guān)方向研究者提供參考。

        1 SCI收錄論文分析

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        由于科學(xué)引文索引SCI數(shù)據(jù)庫收錄的文獻(xiàn)能覆蓋全世界最重要和最有影響力的科技期刊,而且能提供文獻(xiàn)間的引證關(guān)系,所以運(yùn)用其分析SCI Web版對(duì)智能優(yōu)化算法文獻(xiàn)的收錄情況。以 “((ant colony)or(genetic algorithm)or(particle swarm)or(neural network)or(artificial immune)or(simulated annealing)or(tabu search)or(greedy randomized adaptive))and optimization or(heuristic algorithms)or(intelligent optimization)”為主題檢索。檢索時(shí)間范圍限定為2001年至2010年。檢索到文獻(xiàn)33,232篇,運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法對(duì)文獻(xiàn)的時(shí)間分布、期刊分布、作者機(jī)構(gòu)分布、被引頻次統(tǒng)計(jì)等多方面進(jìn)行分析探討。

        1.2 年代及國家/地區(qū)分布

        某領(lǐng)域期刊論文在時(shí)間上的分布從一定程度上反映了該領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的理論水平和發(fā)展速度。表1為近10年SCI收錄的關(guān)于智能優(yōu)化算法論文的分布情況。

        從表1可以看出,研究智能優(yōu)化算法的論文數(shù)量從2001~2010年之間,雖然在 2007年有所回落,但整體呈穩(wěn)步快速上升趨勢(shì)。2008年以前,美國始終占據(jù)發(fā)文量首位,而2008年之后,中國成為該領(lǐng)域研究最活躍的國家,中國在該領(lǐng)域的研究已經(jīng)獲得世界范圍內(nèi)的認(rèn)可。智能優(yōu)化算法論文被SCI收錄的國家/地區(qū)近 100個(gè),每年還在不斷增加,其中中國和美國是研究智能優(yōu)化算法的主干力量。

        表1 2001~2010年SCI收錄有關(guān)智能優(yōu)化算法的論文統(tǒng)計(jì)

        1.3 期刊以及學(xué)科類別分布

        經(jīng)統(tǒng)計(jì),檢索得到的33 232篇論文分布在2 074種文獻(xiàn)上。其中期刊文獻(xiàn)32 669篇,會(huì)議文章5 491篇,顯而易見,智能優(yōu)化算法相關(guān)文章還是以期刊作為主要發(fā)表載體。

        表2列出了發(fā)文量前10的期刊,可以看出智能優(yōu)化算法相關(guān)論文主要發(fā)表在以計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、人工智能以及制造技術(shù)為中心的期刊上,這也與檢索得出的學(xué)科類別分布結(jié)果相吻合,很多論文是跨學(xué)科涉及多個(gè)領(lǐng)域的,其中工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)學(xué)以及自動(dòng)控制系統(tǒng)是與智能優(yōu)化算法最密切相關(guān)的領(lǐng)域。

        這一現(xiàn)象與智能優(yōu)化算法所能解決的問題是緊密聯(lián)系的,智能優(yōu)化算法能在可接受時(shí)間內(nèi)解決復(fù)雜組合優(yōu)化問題尤其是NP問題。生產(chǎn)生活很多領(lǐng)域都會(huì)遇到復(fù)雜的組合優(yōu)化問題的求解,包括如資源分配、生產(chǎn)安排、資金預(yù)算、空間計(jì)算、證券組合分析以及通信、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、超大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)等[2]。在統(tǒng)計(jì)過程中發(fā)現(xiàn),智能優(yōu)化算法近年來還被應(yīng)用到生物信息學(xué)、智能數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)等新興領(lǐng)域。實(shí)際需求帶動(dòng)了智能優(yōu)化算法的迅猛發(fā)展,使其應(yīng)用范圍也越來越廣。

        表2 2001~2010年SCI收錄有關(guān)智能優(yōu)化算法的論文的期刊統(tǒng)計(jì)

        1.4 研究機(jī)構(gòu)分布

        筆者統(tǒng)計(jì)了 2001~2010年 10年間智能優(yōu)化算法領(lǐng)域機(jī)構(gòu)發(fā)表論文情況,發(fā)文總量排名如下:1.印 度 理 工 學(xué) 院 (634),2.新 加 坡 國立大學(xué) (393),3.香港理工大學(xué)(358),4.中 科 院 (303),5.新 加 坡南洋理工大學(xué)(292)。從發(fā)文機(jī)構(gòu)每年論文數(shù)量來看,近10年發(fā)文數(shù)量前五的機(jī)構(gòu)中,大學(xué)占了很大比例,這說明大學(xué)已是智能優(yōu)化算法國際研究領(lǐng)域中產(chǎn)生成果的主力軍。其中印度理工學(xué)院在統(tǒng)計(jì)的10年中7年都占據(jù)發(fā)文量榜首,可見該校是智能優(yōu)化算法領(lǐng)域研究重點(diǎn)機(jī)構(gòu)。而我國的清華大學(xué)、中科院、香港理工大學(xué)等幾所機(jī)構(gòu)也均是智能優(yōu)化算法研究領(lǐng)域的核心機(jī)構(gòu)。還可發(fā)現(xiàn)亞洲研究結(jié)構(gòu)相對(duì)集中,而美國在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域雖然發(fā)文量大,但發(fā)文機(jī)構(gòu)比較分散,在機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)中所占比例偏低。

        1.5 被引頻次統(tǒng)計(jì)

        被引頻次說明了一篇文章的質(zhì)量和影響力高低,也成為評(píng)定學(xué)者學(xué)術(shù)水平的指標(biāo)之一。表3分析了前5位SCI收錄有關(guān)智能優(yōu)化算法的論文國家/地區(qū)的被引頻次情況,表4給出了筆者挑選出各國家/地區(qū)具有代表性的五所發(fā)文量、被引頻次均高的發(fā)文機(jī)構(gòu),列出了被引頻次情況。以上被引頻次統(tǒng)計(jì)截止于2011年11月23日SCI Web版收錄的文章。

        表3、表4中的被引頻次是指國家/地區(qū)、機(jī)構(gòu)在2001~2010年間發(fā)表的文章總數(shù),在2011年11月23日之前,平均每年被引次數(shù),這個(gè)指標(biāo)顯示了該國家/地區(qū)以及機(jī)構(gòu)發(fā)表文章被引的總體情況。而篇均被引頻次是指總被引次數(shù)除以總發(fā)文數(shù)量,這個(gè)指標(biāo)顯示了一個(gè)國家/地區(qū)和機(jī)構(gòu)發(fā)表文章的權(quán)威性以及重要程度。

        從表3可以了解到我國在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量高,但被引頻次和篇均被引頻次都偏低,這說明我國在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域的研究還需進(jìn)一步深入和提高,以發(fā)文量取勝還不足以證明整體學(xué)術(shù)水平處于領(lǐng)先地位。而美英兩國的篇均被引頻次最高,尤其美國發(fā)文量最大,篇均被引頻次較高,顯示了美英兩國的研究成果在該領(lǐng)域有較高的影響力和權(quán)威性。

        表4統(tǒng)計(jì)了10年來該領(lǐng)域多個(gè)國家/地區(qū)相對(duì)突出的研究機(jī)構(gòu),其中印度理工學(xué)院處于領(lǐng)先地位,統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)該機(jī)構(gòu)作者 Deb K、Pratap A、Agarwal S等, 發(fā)表于“IEEE Transactions on Evolutionary Computation”期刊,題目為“A fast and elitistmultiobjective genetic algorithm∶NSGA-II.”[3]的文章被引頻次高達(dá)2738次,排在被引文章首位。表4中清華大學(xué)的較高篇均被引頻次說明了該校在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域也有著舉足輕重的地位。其中來源于清華大學(xué)的“Expected value of fuzzy variable and fuzzy expected value models”一文,發(fā)表于 “IEEE Transactions on Fuzzy Systems”[4]期刊,被引頻次 490次,是中國在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域被引頻次最高的文章。筆者統(tǒng)計(jì)的這兩篇排名首位的文章均是關(guān)于遺傳算法方面的研究。伊利諾斯大學(xué)、新加坡國立大學(xué)分別是美國和新加坡在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域發(fā)揮重要研究作用的機(jī)構(gòu)。

        表3 SCI收錄排名前五位國家/地區(qū)的被引頻次統(tǒng)計(jì)

        表4 發(fā)文機(jī)構(gòu)被引頻次統(tǒng)計(jì)

        2 結(jié)論

        以智能優(yōu)化算法領(lǐng)域最近十年間發(fā)表在SCI的文獻(xiàn)為統(tǒng)計(jì)依據(jù),通過對(duì)研究論文的統(tǒng)計(jì)分析,總結(jié)出智能優(yōu)化算法領(lǐng)域的文獻(xiàn)呈現(xiàn)出以下特點(diǎn):

        (1)分布集中,2001~2010年十年以來,美國、中國、臺(tái)灣、印度和英國對(duì)智能優(yōu)化算法的研究成果最多。其中以美國和中國作為智能優(yōu)化算法領(lǐng)域研究的主力軍,又以亞洲研究機(jī)構(gòu)分布最為密集,多個(gè)大學(xué)和研究院所均是該領(lǐng)域重要研究機(jī)構(gòu)。其中以印度理工學(xué)院最為突出,發(fā)文量和被引頻次均占據(jù)所有研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)量首位。

        (2)范圍廣泛,主要體現(xiàn)在智能優(yōu)化算法的應(yīng)用領(lǐng)域上,文獻(xiàn)所屬學(xué)科類別涉及多個(gè)領(lǐng)域,以工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)學(xué)以及自動(dòng)控制系統(tǒng)為重點(diǎn),廣泛應(yīng)用于交通運(yùn)輸、通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、工程優(yōu)化設(shè)計(jì)等生產(chǎn)生活中。

        (3)發(fā)展趨勢(shì)良好,通過對(duì)2001~2010年的文獻(xiàn)數(shù)量和年代分布的分析表明,智能優(yōu)化算法領(lǐng)域的論文數(shù)量增長迅速,并且保持穩(wěn)定的增長勢(shì)頭。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科技日新月異的發(fā)展,生產(chǎn)的急劇擴(kuò)大與全球化,各種企業(yè)、組織規(guī)模迅速增長,優(yōu)化問題日趨復(fù)雜,從研究內(nèi)容上看,這10年來智能優(yōu)化算法得到了長足的發(fā)展和完善。從初期僅靠單一的智能優(yōu)化算法解決問題并針對(duì)算法參數(shù)論證試驗(yàn)以求提高算法性能,到目前著重強(qiáng)調(diào)混合策略的開發(fā) (如遺傳算法和變鄰域搜索的混合;粒子群算法和人工免疫算法的混合;遺傳算法和禁忌搜索算法的混合等),克服單一算法的不足來解決各種大規(guī)模難解的組合優(yōu)化問題[5]。

        我國在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域的發(fā)展有目共睹,在2001~2010年中,我國被 SCI收錄論文共 5 297篇,占同期論文數(shù)量15.94%,被收錄論文數(shù)量的增長速度最快,平均年增長率達(dá)到45.4%。從2009年開始成為被SCI收錄論文數(shù)量最多的國家。中科院、清華大學(xué)和香港理工大學(xué)等科研院所是我國在智能優(yōu)化算法領(lǐng)域的重點(diǎn)研究機(jī)構(gòu),發(fā)文量數(shù)量多、篇均被引頻次較高。從本文統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看,也可發(fā)現(xiàn)我國在智能優(yōu)化算法研究領(lǐng)域尚存在一些不足之處,被引頻次和篇均被引頻次較低,說明我國研究者在對(duì)新領(lǐng)域的開拓、研究方法的創(chuàng)新以及算法模型的突破性改進(jìn)等多方面還需進(jìn)一步努力。在這種情況下,如何選擇學(xué)術(shù)發(fā)展方向,突破學(xué)術(shù)研究瓶頸是一個(gè)重大挑戰(zhàn)[6]。

        [1]王凌,智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2003.

        [2]周雅蘭,智能優(yōu)化算法的混合策略分析、設(shè)計(jì)和建模[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究.2010,27(12)∶4424-4426.

        [3]DEB K,PRATAP A,AGARWALL S,et al.A fast and elitist multiobjective genetic algorithm∶NSGA-II[J].IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2002,6,(2)∶182-197.

        [4]LIU B D,LIU Y K.Expected value of fuzzy variable and fuzzy expected value models[J].2002 ,10(4)∶445-450.

        [5]KIM K J,CHO S B.A comprehensive overview of the applications of artificial life[J].Artificial Life,2006,12(1)∶153-182.

        [6]RAJKUMAR R,SRICHAND H,ROBERTO T.Recent advances in engineering design optimisation∶Challenges and future trends[J].CIRP Annals-Manufacturing Technology,2008,57(2)∶697-715.

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