期刊名：Algorithms

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/algorithms

Volume 18, Issue 1

A Survey on Variable Neighborhood Search for Sustainable Logistics

该研究探讨了可变邻域搜索（VNS）在可持续物流中的应用，强调其在路径、调度和选址等问题上提供高效且符合可持续目标的解决方案。尽管近年来发展迅速，但在不确定性、动态系统、社会可持续性及标准化基准方面仍存在研究空缺。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/1/38

Volume 18, Issue 2

Advantages of Density in Tensor Network Geometries for Gradient-Based Training

本文比较不同几何结构的张量网络在量子态编码中的表现，发现连接更密集的结构在精度、成功率和训练时间上均优于稀疏结构。研究还探讨了稀疏结构的内存优化方法及其对训练的影响，并利用新一代超级计算机展示了 GPU 加速带来的性能提升。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/2/70

Volume 18, Issue 3

Edge Detection Attention Module in Pure Vision Transformer for Low-Dose X-Ray Computed Tomography Image Denoising

低剂量CT会引入噪声影响诊断，该研究提出基于纯视觉Transformer并结合梯度-拉普拉斯注意力模块的PViT模型用于去噪。实验结果表明该模型在多数据集上能更好地保留结构细节、抑制噪声并提升训练效率，具有良好的临床应用潜力。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/3/134

Volume 18, Issue 4

Geometric Methods and Computational Tools for Switching Structured Linear Systems

该工作研究了一类连接关系会随外部信号变化的切换结构化线性系统，并利用几何方法解决其控制与观测问题。文章通过不变性等概念推导可控与可观条件，并结合示例和有向图进行直观说明。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/4/208

Volume 18, Issue 5

Integrated Model Selection and Scalability in Functional Data Analysis Through Bayesian Learning

该研究提出了可扩展的贝叶斯函数数据分析框架 BSFDA，可在处理不规则采样和高维函数数据时同时自动选择基函数和内在秩。通过稀疏先验与主动子空间优化，BSFDA 能线性扩展至大规模数据并在多项真实案例中展现高效与准确性。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/5/254

Volume 18, Issue 6

Combining the A* Algorithm with Neural Networks to Solve the Team Orienteering Problem with Obstacles and Environmental Factors

该研究将A*路径规划与深度学习融合，构建能够根据风力、载荷和路径复杂度自适应预测飞行时间的无人机路线规划系统。实验显示，该混合方法在复杂环境中比基线方法提升约15%的任务价值且不降低速度。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/6/309

Volume 18, Issue 7

Situationally Sensitive Path Planning

该研究通过在路径规划算法中加入情境化细节，将个体化的空间行为特征融入节点式架构，以更贴近真实的人类活动情境。作者在 Unity 3D 中展示了其概念验证，证明此方法可嵌入到设施设计等物理场景中以提升行为模拟的准确性。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/7/388

Volume 18, Issue 8

EvoDevo: Bioinspired Generative Design via Evolutionary Graph-Based Development

该研究提出一种受生物发育与进化理论启发的生成式设计算法，通过图式控制器驱动桁架结构在自然规则与工程分析的结合下生长。利用局部图控制器、GNN 和 CGP 协同适应，可生成可复用且优化的结构设计规则。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/8/467

Volume 18, Issue 9

Data-Driven Prior Construction in Hilbert Spaces for Bayesian Optimization

该研究提出一种将贝叶斯优化与基于希尔伯特基的UQ先验相结合的算法，可在极少先验知识下高效推断目标函数分布。通过数据驱动的先验自动突出更有潜力的搜索区域，优化过程实现约30%的体积减少且无需额外昂贵评估。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/9/557

Volume 18, Issue 10

Impact of Temporal Window Shift on EEG-Based Machine Learning Models for Cognitive Fatigue Detection

该研究在固定窗口长度的前提下系统分析滑动步长对EEG疲劳多分类识别的影响，发现较小步长虽能提升准确率但也会加剧样本相关性。论文提供了可复现的实验流程、消融分析和步长选择报告规范，以支持更公平和可靠的EEG疲劳识别研究。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/10/629

Volume 18, Issue 11

ECG Signal Analysis and Abnormality Detection Application

该研究开发了一款基于 MATLAB 的自动化心电信号分析工具，可从单导联 ECG 中完成去噪、波形边界检测与关键间期计算。系统利用多类多标签 SVM 分类器实现八类心电异常的快速诊断，支持数据库与用户上传信号的高效评估。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/11/689

Volume 18, Issue 12

Computing Well-Balanced Spanning Trees of Unweighted Networks

该研究比较了不同算法在无权网络中生成生成树的效果，发现基于广度优先搜索的生成树能更好保留节点间的原始距离与整体结构。结果表明，在需要保持无权网络结构时，广度优先搜索应优先于传统的 Prim 或 Kruskal 算法。

https://www.mdpi.com/1999-4893/18/12/760

期刊简介：

Algorithms (ISSN 1999-4893; CODEN: ALGOCH) 是一个开放获取期刊，涵盖计算机科学、计算数学、人工智能、自动化与控制系统、理论、方法及跨学科应用、数据与信息系统以及软件工程等领域。Algorithms为算法及其应用相关研究提供了一个先进的交流平台。期刊发表综述论文、常规研究论文、简短通讯，以及特定主题的专刊论文。Algorithms的宗旨是鼓励科学家尽可能详细地发表其实验和理论研究成果。因此，期刊对论文的篇幅没有限制。作者应提供完整的实验细节，以便结果能够被重复验证。

期刊主编：

Frank Werner, Otto-von-Guericke-University, Germany

Frank Werner 教授自20世纪80年代起，长期从事调度问题的精确与近似求解研究。其早期工作包括针对流水车间调度问题开发遗传算法。此后，他的研究方向涵盖了复杂性问题、不确定性条件下的调度问题、列车调度问题以及多种图论问题。

他曾主持并参与多个重要科研项目，资助机构包括德国研究基金会（DFG）、欧盟（INTAS）以及白俄罗斯共和国基础研究基金会等。自2019年以来，Werner 教授担任Algorithms （MDPI） 主编。同时，他也是 International Journal of Production Research、Journal of Scheduling 以及 Operations Research and Decisions 的副主编，并担任另外18个国际期刊的编委或顾问编委。

此外，他曾担任14个国际期刊特刊的客座编辑，并受邀参加超过180场国际学术会议的程序委员会工作。学术成果方面，Werner 教授出版了2本数学教材，撰写或主编了17部学术著作，并在国际期刊上发表了300余篇学术论文。