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(jí)檢索，以“物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化”為主題，篩選文獻(xiàn)類型為學(xué)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(xiàn)，共篩選得到811篇中文學(xué)術(shù)期刊文獻(xiàn)，本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)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(xué)文獻(xiàn)中所蘊(yùn)含的潛在知識(shí)，并且在科學(xué)計(jì)量學(xué)、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(jì)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(xiàn)資源的演進(jìn)過程和分布狀況。由此獲得研究熱點(diǎn)與動(dòng)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(jìn)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(xiàn)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(biāo)。本次檢索分析的論文共計(jì)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(xué)者對(duì)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(dá)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(dòng)的態(tài)勢，研究內(nèi)容更加豐富方法也更為的多元，可見學(xué)者正在物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行發(fā)散性創(chuàng)新。2.作者共現(xiàn)分析。文獻(xiàn)作者是科學(xué)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(qiáng)度和互引關(guān)系[4]。將樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)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(diǎn)數(shù)為560個(gè)，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(jìn)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(dá)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(xiàn)中，有24位作者發(fā)文數(shù)量達(dá)到3篇及以上，核心作者共發(fā)表文獻(xiàn)143篇，占全部文獻(xiàn)的17.6%與普萊斯定律的50%還有較大的差距，因此，對(duì)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(diǎn)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(xiàn)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(jìn)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(yùn)行Cite Space軟件對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞（Keyword）分析，得到節(jié)點(diǎn)數(shù)482個(gè)，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(diǎn)代表文獻(xiàn)關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)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(biāo)，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(diǎn)定義為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，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(jì)、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(xué)術(shù)研究前沿是科學(xué)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(diǎn)不同的是，研究前沿通常表現(xiàn)為一組突現(xiàn)的動(dòng)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(shí)間分布和動(dòng)態(tài)變化性的特征，可以直觀地呈現(xiàn)不同時(shí)期的研究前沿和學(xué)科發(fā)展趨勢[6]。本文運(yùn)用Cite Space軟件的突現(xiàn)功能對(duì)2000-2023年國內(nèi)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析，得到頻率較高的15個(gè)關(guān)鍵詞，根據(jù)關(guān)鍵詞突顯的初始年份進(jìn)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(shí)間的不斷推移，涌現(xiàn)出了不同的關(guān)鍵詞[7]。其中強(qiáng)度最大的關(guān)鍵詞是“優(yōu)化設(shè)計(jì)”，強(qiáng)度為5.47；持續(xù)時(shí)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(xué)者正利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，進(jìn)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(duì)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(xiàn)進(jìn)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(xué)者對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化領(lǐng)域的研究具有相當(dāng)?shù)臒岫?，在未來可能還將會(huì)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(xué)者眾多，但合作圖譜整體呈現(xiàn)個(gè)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(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)和人工智能的深度應(yīng)用對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和運(yùn)作進(jìn)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(fù)雜性的增加，需要進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能算法等，以應(yīng)對(duì)實(shí)際問題中的挑戰(zhàn)。（2）整合多學(xué)科方法，物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的多學(xué)科問題，需要與其他領(lǐng)域的研究者合作，如運(yùn)籌學(xué)、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(xué)科的整合，加強(qiáng)學(xué)者之間的合作，以推動(dòng)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(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和實(shí)時(shí)監(jiān)控等來提高效率和可持續(xù)性，以推動(dòng)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的進(jìn)一步創(chuàng)新。