Hisao Ishibuchi

1990–2026 年に発表

706
論文数
30,166
被引用数
87
h 指数
347
i10 指数

被引用数

Hisao Ishibuchi の年別被引用数1979 年: 被引用 3 件1987 年: 被引用 1 件1992 年: 被引用 2 件1993 年: 被引用 18 件1994 年: 被引用 34 件1995 年: 被引用 60 件1996 年: 被引用 83 件1997 年: 被引用 92 件1998 年: 被引用 145 件1999 年: 被引用 139 件2000 年: 被引用 171 件2001 年: 被引用 191 件2002 年: 被引用 247 件2003 年: 被引用 350 件2004 年: 被引用 289 件2005 年: 被引用 348 件2006 年: 被引用 452 件2007 年: 被引用 649 件2008 年: 被引用 701 件2009 年: 被引用 716 件2010 年: 被引用 702 件2011 年: 被引用 712 件2012 年: 被引用 699 件2013 年: 被引用 785 件2014 年: 被引用 796 件2015 年: 被引用 845 件2016 年: 被引用 820 件2017 年: 被引用 867 件2018 年: 被引用 935 件2019 年: 被引用 1,168 件2020 年: 被引用 1,223 件2021 年: 被引用 1,437 件2022 年: 被引用 1,359 件2023 年: 被引用 1,500 件2024 年: 被引用 1,387 件2025 年: 被引用 1,354 件2026 年: 被引用 307 件2027 年: 被引用 3 件1980〜1986 年は被引用が無いため表示していません1988〜1991 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 4,241 件、この内訳の 26.8%アメリカ合衆国: 引用元論文 989 件、この内訳の 6.2%イギリス: 引用元論文 975 件、この内訳の 6.1%スペイン: 引用元論文 902 件、この内訳の 5.7%日本: 引用元論文 870 件、この内訳の 5.5%インド: 引用元論文 677 件、この内訳の 4.3%台湾: 引用元論文 509 件、この内訳の 3.2%オーストラリア: 引用元論文 472 件、この内訳の 3%香港: 引用元論文 453 件、この内訳の 2.9%ブラジル: 引用元論文 390 件、この内訳の 2.5%ドイツ: 引用元論文 377 件、この内訳の 2.4%カナダ: 引用元論文 355 件、この内訳の 2.2%
0%26.8%その他 29.2%

分野

  • Computer Science70.5%
  • Engineering15.6%
  • Decision Sciences4.1%
  • Mathematics2.7%
  • Social Sciences1.4%
  • Business, Management and Accounting1.1%
  • その他4.6%

トピック

  • Advanced Multi-Objective Optimization Algorithms12.9%
  • Metaheuristic Optimization Algorithms Research12.7%
  • Evolutionary Algorithms and Applications7.7%
  • Fuzzy Logic and Control Systems6.7%
  • Neural Networks and Applications4.1%
  • Fuzzy Systems and Optimization2.4%
  • その他53.5%

共著者

全論文

検索で開く
  1. Modified Distance Calculation in Generational Distance and Inverted Generational Distance

    著者: , , , - Lecture notes in computer science, EMO (2) 2015 被引用: 547

  2. A Framework for Large-Scale Multiobjective Optimization Based on Problem Transformation

    著者: , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2017 被引用: 365

  3. An Easy-to-use Real-world Multi-objective Optimization Problem Suite

    著者: , - Applied Soft Computing, Appl. Soft Comput. 2020 被引用: 297

  4. Weighted Indicator-Based Evolutionary Algorithm for Multimodal Multiobjective Optimization

    著者: , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2021 被引用: 203

  5. A Survey on the Hypervolume Indicator in Evolutionary Multiobjective Optimization

    著者: , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2020 被引用: 348

  6. Performance of Decomposition-Based Many-Objective Algorithms Strongly Depends on Pareto Front Shapes

    著者: , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2016 被引用: 582

  7. A Review of Evolutionary Multimodal Multiobjective Optimization

    著者: , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2019 被引用: 235

  8. Handling Imbalance Between Convergence and Diversity in the Decision Space in Evolutionary Multimodal Multiobjective Optimization

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2019 被引用: 146

  9. A Novel Dual-Stage Dual-Population Evolutionary Algorithm for Constrained Multiobjective Optimization

    著者: , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2021 被引用: 92

  10. How to Specify a Reference Point in Hypervolume Calculation for Fair Performance Comparison

    著者: , , , - Evolutionary Computation, Evol. Comput. 2018 被引用: 230

  11. Evolutionary many-objective optimization: A short review

    著者: , , - IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE World Congress on Computational Intelligence) 2008 被引用: 908

  12. Adapting Reference Vectors and Scalarizing Functions by Growing Neural Gas to Handle Irregular Pareto Fronts

    著者: , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2019 被引用: 133

  13. Deep Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Classifier With Shared Linguistic Fuzzy Rules

    著者: , , - IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2017 被引用: 188

  14. A New Hypervolume-Based Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization

    著者: , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2019 被引用: 136

  15. Evolutionary Multimodal Multiobjective Optimization for Traveling Salesman Problems

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2023 被引用: 54

  16. Multiobjective programming in optimization of the interval objective function

    著者: , - European Journal of Operational Research 1990 被引用: 808

  17. Localized Weighted Sum Method for Many-Objective Optimization

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2016 被引用: 354

  18. Comparison of Hypervolume, IGD and IGD+ from the Viewpoint of Optimal Distributions of Solutions

    著者: , , , - Lecture notes in computer science, EMO 2019 被引用: 108

  19. Reference Point Specification in Inverted Generational Distance for Triangular Linear Pareto Front

    著者: , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2018 被引用: 142

  20. Multiple Reference Points-Based Decomposition for Multiobjective Feature Selection in Classification: Static and Dynamic Mechanisms

    著者: , , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2019 被引用: 124

  21. A Framework to Handle Multimodal Multiobjective Optimization in Decomposition-Based Evolutionary Algorithms

    著者: , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2019 被引用: 82

  22. Performance comparison of NSGA-II and NSGA-III on various many-objective test problems

    著者: , , , - IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2016 被引用: 193

  23. Interactive Multiobjective Optimization: A Review of the State-of-the-Art

    著者: , , , , , - IEEE Access 2018 被引用: 148

  24. A Survey of Normalization Methods in Multiobjective Evolutionary Algorithms

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Evolutionary Computation, IEEE Trans. Evol. Comput. 2021 被引用: 89