一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

本文選取中國知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和權(quán)威性。在中國知網(wǎng)中選用高級檢索，以“物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化”為主題，篩選文獻類型為學術(shù)期刊，檢索年份從2000年到2023年，經(jīng)過人工刪除相關(guān)度較低的文獻，共篩選得到811篇中文學術(shù)期刊文獻，本文運用文獻計量分析方法，使用Cite Space軟件，作為物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究領(lǐng)域分析的工具。Cite Space是一款應(yīng)用于分析科學文獻中所蘊含的潛在知識，并且在科學計量學、數(shù)據(jù)和信息可視化背景下逐漸發(fā)展起來的引文可視化分析軟件[2]。借助Cite Space軟件的可視化分析技術(shù)，得到發(fā)文量統(tǒng)計分析、作者分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)以及關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜等分析內(nèi)容，呈現(xiàn)出文獻資源的演進過程和分布狀況。由此獲得研究熱點與動態(tài)信息[3]，梳理出我國物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域的研究進展和特征趨勢，以期為該領(lǐng)域后續(xù)的研究和發(fā)展提供方向。

二、物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究現(xiàn)狀

1. 年度發(fā)文量分析。研究文獻的歷年發(fā)表數(shù)量是衡量該領(lǐng)域研究水平和研究趨勢的重要指標。本次檢索分析的論文共計811篇，以此得出物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的論文發(fā)表年度趨勢，從圖1中可以發(fā)現(xiàn)，受到國家政策的影響，2000-2006年，物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的研究處于初始階段，年均發(fā)文量低于20篇，呈現(xiàn)出平穩(wěn)增長的趨勢，而從2007年開始，學者對物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究領(lǐng)域的關(guān)注度不斷提高，發(fā)文量出現(xiàn)了較大的增幅，并在2014年達到峰值的65篇，2014年至今，物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究領(lǐng)域的發(fā)展逐漸趨于成熟，整體發(fā)文量呈現(xiàn)出波動的態(tài)勢，研究內(nèi)容更加豐富方法也更為的多元，可見學者正在物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的基礎(chǔ)上進行發(fā)散性創(chuàng)新。2.作者共現(xiàn)分析。文獻作者是科學研究的主體參與人，其論文發(fā)表數(shù)量反映了該領(lǐng)域的研究狀況,作者共現(xiàn)分析可以清晰地呈現(xiàn)出在該領(lǐng)域研究中的核心作者群體以及作者之間的合作強度和互引關(guān)系[4]。將樣本數(shù)據(jù)導入到在Cite Space軟件中，得到物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的作者的共現(xiàn)關(guān)系圖（如圖2所示）。綜合分析結(jié)果可知,節(jié)點數(shù)為560個，811篇期刊論文由560名作者所撰寫，連線數(shù)為255條，網(wǎng)絡(luò)密度值為0.0016。為進一步探究該領(lǐng)域核心作者分布情況，研究借助普賴斯定律:在相同研究主題中，一半的論文是由核心作者撰寫，核心作者發(fā)布的文章應(yīng)達到該領(lǐng)域總文章的50%,其中N max代表最高產(chǎn)作者的發(fā)文數(shù)量）[5]物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究領(lǐng)域發(fā)文量最多的是馬祖軍（13篇），將最高發(fā)文量Nmax=13帶入，得到M≈2.701，取整數(shù)3，所以核心作者是文章發(fā)表數(shù)量在3篇及以上的作者，811篇文獻中，有24位作者發(fā)文數(shù)量達到3篇及以上，核心作者共發(fā)表文獻143篇，占全部文獻的17.6%與普萊斯定律的50%還有較大的差距，因此，對物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域的研究還沒有形成真正意義上的核心作者群。

三、物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究熱點及趨勢分析

1. 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析。關(guān)鍵詞通常是一篇文獻中最有概況性和凝練性的詞匯，是文章核心內(nèi)容的體現(xiàn)，因此進行關(guān)鍵詞分析在一定程度上可以梳理出論文的研究方向，運行Cite Space軟件對樣本文獻進行關(guān)鍵詞（Keyword）分析，得到節(jié)點數(shù)482個，連線580條，網(wǎng)絡(luò)密度值為0.005物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，（如圖2所示）。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中節(jié)點代表文獻關(guān)鍵詞，節(jié)點大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，關(guān)鍵詞中心度也是分析關(guān)鍵詞的重要指標，中心度值的大小表明該關(guān)鍵詞的重要程度以及與其余關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)程度，經(jīng)過梳理，篩選出現(xiàn)頻次排名前20的關(guān)鍵詞，citespace軟件中將“中心度”值0.1及以上的節(jié)點定義為關(guān)鍵節(jié)點，其中，中心度大于0.1的關(guān)鍵詞有物流網(wǎng)絡(luò)、逆向物流、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、優(yōu)化、再制造、優(yōu)化設(shè)計、物流、物流配送、優(yōu)化模型、路徑優(yōu)化、供應(yīng)鏈、不確定性等。2.關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析。學術(shù)研究前沿是科學研究中最新、最具發(fā)展?jié)摿Φ难芯恐黝}或領(lǐng)域。與研究熱點不同的是，研究前沿通常表現(xiàn)為一組突現(xiàn)的動態(tài)概念和潛在的研究問題，利用關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析能夠了解突現(xiàn)詞的時間分布和動態(tài)變化性的特征，可以直觀地呈現(xiàn)不同時期的研究前沿和學科發(fā)展趨勢[6]。本文運用Cite Space軟件的突現(xiàn)功能對2000-2023年國內(nèi)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的研究文獻進行分析，得到頻率較高的15個關(guān)鍵詞，根據(jù)關(guān)鍵詞突顯的初始年份進行排序（如圖3所示）。根據(jù)關(guān)鍵詞突現(xiàn)結(jié)果可以看出，國內(nèi)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)出多維度特征，隨著時間的不斷推移，涌現(xiàn)出了不同的關(guān)鍵詞[7]。其中強度最大的關(guān)鍵詞是“優(yōu)化設(shè)計”，強度為5.47；持續(xù)時間較長的關(guān)鍵詞包括不確定性（2005-2012年）、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化（2012-2018年）、路徑優(yōu)化（2014-2020年）。最近年份的突現(xiàn)詞“互聯(lián)網(wǎng)”表明了學者正利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，進行深層次算法方面的研究。

四、結(jié)論與展望

1. 結(jié)論。本文以中國知網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源，利用可視化分析工具Cite Space軟件對2000-2023年中國知網(wǎng)有關(guān)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的相關(guān)期刊文獻進行可視化分析，綜合分析結(jié)果得出以下結(jié)論：（1）從年度發(fā)文量分布可以看出，受政策的影響國內(nèi)學者對物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域的研究具有相當?shù)臒岫?，在未來可能還將會有更深層次的探索和發(fā)展。（2）從作者共現(xiàn)分析可以看出，參與物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的學者眾多，但合作圖譜整體呈現(xiàn)個別作者之間集中，但總體分散的特征，尚未形成真正意義上的核心作者群。（3）從關(guān)鍵詞共現(xiàn)和突顯分析可以看出，在未來運用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和人工智能的深度應(yīng)用對物流網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計和運作進行優(yōu)化，改善物流配送、管理和服務(wù)質(zhì)量，提高物流智能化水平和數(shù)據(jù)處理效率。2.展望。（1）繼續(xù)發(fā)展優(yōu)化算法，隨著問題規(guī)模和復雜性的增加，需要進一步研究和發(fā)展更高效、更優(yōu)化的物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。這將包括基于機器學習和深度學習的算法、基于強化學習的智能算法等，以應(yīng)對實際問題中的挑戰(zhàn)。（2）整合多學科方法，物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是一個復雜的多學科問題，需要與其他領(lǐng)域的研究者合作，如運籌學、工業(yè)工程、供應(yīng)鏈管理等，以提供全面的解決方案。未來的研究應(yīng)該注重多學科的整合，加強學者之間的合作，以推動物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的縱深發(fā)展。（3）探索新技術(shù)的應(yīng)用，智能物流、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新技術(shù)正在不斷革新物流行業(yè)。研究人員可以探索這些新技術(shù)在物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用，通過構(gòu)建智能的物流網(wǎng)絡(luò)、實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和實時監(jiān)控等來提高效率和可持續(xù)性，以推動物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的進一步創(chuàng)新。