摘  要： 通過分析SCI Web版對智能優(yōu)化算法文獻(xiàn)的收錄情況，統(tǒng)計(jì)分析了2001～2010年間SCI收錄的有關(guān)智能優(yōu)化算法論文的情況。從時(shí)間分布、國家分布、作者機(jī)構(gòu)分布等方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析智能優(yōu)化算法研究的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。
關(guān)鍵詞： 智能優(yōu)化算法； SCI論文； 文獻(xiàn)計(jì)量

    近年來，隨著社會經(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。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。
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。
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 elitist multiobjective 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)。
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、臺灣、印度和英國對智能優(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)展趨勢良好，通過對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)定的增長勢頭。隨著社會經(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]。
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