Mathematical Problems in Engineering 出版范围广泛，面向各学科发表利用数学工具开展的严谨的工程研究成果。该刊主编是来自北京大学的谢广明教授。相关阅读👉期刊推荐丨Mathematical Problems in Engineering影响数学和工程学领域的5大方式

💬您何时成为该刊编辑的？当时的第一印象是什么？

我于2014年成为Mathematical Problems in Engineering的一名编辑。在此之前，我对该刊并不是很了解，甚至有些怀疑自己能否胜任这一工作，因为工程学并不是我的研究主项。最初，我主要负责为特刊提案提供意见，结果发现许多拟定的课题与我的专业知识和研究方向是有交集的。实际上，该刊的覆盖范围很广，期刊工作人员能够将不同任务完美地分配给了合适的编辑，并在行政流程内为其提供帮助。

💬您认为Mathematical Problems in Engineering发表的论文对您所在的专业领域有何科学意义？

Mathematical Problems in Engineering出版范围很广，每年会发表超过1000篇论文。我认为这种出版理念很合理，迎合了该领域投稿论文的增长趋势。

有的期刊不能很好地适应越来越多的投稿论文，导致很多优秀论文无法在其刊物上发表，并且常常会在证据不充分的情况下遭到拒稿。Mathematical Problems in Engineering则不存在这个问题，该刊在不断提高发表量的同时，依然保持着高质量标准。该刊已被所有主流数据库收录索引，包括Scopus和Science Citation Index Expanded，影响因子1.305，引用分1.800。

💬在该刊发表论文是否有助于作者同国外研究人员寻求并开展合作？

该刊的作者来自世界各地（其开放获取出版模式也会吸引世界各地的读者），这一点将为作者之间的潜在合作提供帮助。另一方面，当今的学术圈已高度全球化。这一趋势最早出现在20世纪90年代，得益于当时互联网的日益普及。对我而言，同本高校同事合作和与来自中国、印度、伊朗或西班牙等国家的同事合作，并不存在本质差别。而在新冠疫情的当下，对于居家工作的我们而言，情况更是如此。

💬您认为哪些是您所在研究领域的最重要课题？

我认为，我的研究领域存在两大具有指导意义的代表性课题。一个是非确定性多项式困难（NP-hard）问题。在商业、工程学等众多其他领域，它们构成了与实际相关的组合优化问题的主体。

第二个重要课题是机器学习。早在20世纪80年代我便对神经网络产生了兴趣。20世纪90年代初，我成为助理研究员时仍对此热情不减。然而，随着这些课题的销声匿迹，我也逐渐对其失去了兴趣。如今，随着深度学习方案在许多领域的成功应用，我对机器学习的兴趣也开始复燃。我认为，这一增长趋势将延续下去。进化算法（和群体智能）以及神经网络和模糊集这两大领域构成了计算智能（computational intelligence）研究领域，这也是我的主要研究方向。

*我们了解期刊层面指标的重要性，它们可以帮助我们的许多作者选择自己的研究发表平台。然而，作为旧金山科研评估宣言（DORA）签署方，我们认为，不应该将期刊层面的指标作为一种替代手段，来衡量具体研究论文的质量，或者用其评估具体科研人员的贡献，也不该将其用作招聘、晋升或者研究资助决策的参考指标。我们始终认为，不应该单纯地只用一种指标来评价期刊。我们倡导在评价期刊时，对期刊的范围、内容、编辑流程以及许多期刊和论文层面的指标（如使用量和引用量）进行全面评估。

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原文链接：https://www.hindawi.com/journals/mpe/contents/year/2022/?utm_source=wechat&utm_medium=owned%20referral&utm_campaign=HDW_MRKT_CNA_USG_WECH_OWN_OSOC_JOUR_MPE_10789