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)的質量和權威性。在中國知網(wǎng)中選用高級檢索，以“物流網(wǎng)絡優(yōu)化”為主題，篩選文獻類型為學術期刊，檢索年份從2000年到2023年，經過人工刪除相關度較低的文獻，共篩選得到811篇中文學術期刊文獻，本文運用文獻計量分析方法，使用Cite Space軟件，作為物流網(wǎng)絡優(yōu)化研究領域分析的工具。Cite Space是一款應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，得到發(fā)文量統(tǒng)計分析、作者分析、關鍵詞共現(xiàn)以及關鍵詞突現(xiàn)圖譜等分析內容，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)絡優(yōu)化領域的研究進展和特征趨勢，以期為該領域后續(xù)的研究和發(fā)展提供方向。

二、物流網(wǎng)絡優(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)絡優(yōu)化研究領域的關注度不斷提高，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)絡優(yōu)化研究領域的發(fā)展逐漸趨于成熟，整體發(fā)文量呈現(xiàn)出波動的態(tài)勢，研究內容更加豐富方法也更為的多元，可見學者正在物流網(wǎng)絡優(yōu)化研究的基礎上進行發(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)絡優(yōu)化的作者的共現(xiàn)關系圖（如圖2所示）。綜合分析結果可知,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)絡密度值為0.0016。為進一步探究該領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)布的文章應達到該領域總文章的50%,其中N max代表最高產作者的發(fā)文數(shù)量）[5]物流網(wǎng)絡優(yōu)化研究領域發(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)絡優(yōu)化領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)絡優(yōu)化研究熱點及趨勢分析

1. 關鍵詞共現(xiàn)分析。關鍵詞通常是一篇文獻中最有概況性和凝練性的詞匯，是文章核心內容的體現(xiàn)，因此進行關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鍵詞（Keyword）分析，得到節(jié)點數(shù)482個，連線580條，網(wǎng)絡密度值為0.005物流網(wǎng)絡優(yōu)化的關鍵詞共現(xiàn)圖譜，（如圖2所示）。在關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜中節(jié)點代表文獻關鍵詞，節(jié)點大小表示關鍵詞出現(xiàn)頻次，關鍵詞中心度也是分析關鍵詞的重要指標，中心度值的大小表明該關鍵詞的重要程度以及與其余關鍵詞的關聯(lián)程度，經過梳理，篩選出現(xiàn)頻次排名前20的關鍵詞，citespace軟件中將“中心度”值0.1及以上的節(jié)點定義為關鍵節(jié)點，其中，中心度大于0.1的關鍵詞有物流網(wǎng)絡、逆向物流、網(wǎng)絡優(yōu)化、優(yōu)化、再制造、優(yōu)化設計、物流、物流配送、優(yōu)化模型、路徑優(yōu)化、供應鏈、不確定性等。2.關鍵詞突現(xiàn)分析。學術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年國內物流網(wǎng)絡優(yōu)化的研究文獻進行分析，得到頻率較高的15個關鍵詞，根據(jù)關鍵詞突顯的初始年份進行排序（如圖3所示）。根據(jù)關鍵詞突現(xiàn)結果可以看出，國內物流網(wǎng)絡優(yōu)化領域的研究呈現(xiàn)出多維度特征，隨著時間的不斷推移，涌現(xiàn)出了不同的關鍵詞[7]。其中強度最大的關鍵詞是“優(yōu)化設計”，強度為5.47；持續(xù)時間較長的關鍵詞包括不確定性（2005-2012年）、網(wǎng)絡優(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)技術對物流網(wǎng)絡優(yōu)化，進行深層次算法方面的研究。

四、結論與展望

1. 結論。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)有關物流網(wǎng)絡優(yōu)化的相關期刊文獻進行可視化分析，綜合分析結果得出以下結論：（1）從年度發(fā)文量分布可以看出，受政策的影響國內學者對物流網(wǎng)絡優(yōu)化領域的研究具有相當?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用對物流網(wǎng)絡的設計和運作進行優(yōu)化，改善物流配送、管理和服務質量，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，以應對實際問題中的挑戰(zhàn)。（2）整合多學科方法，物流網(wǎng)絡優(yōu)化是一個復雜的多學科問題，需要與其他領域的研究者合作，如運籌學、工業(yè)工程、供應鏈管理等，以提供全面的解決方案。未來的研究應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)絡優(yōu)化研究的縱深發(fā)展。（3）探索新技術的應用，智能物流、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新技術正在不斷革新物流行業(yè)。研究人員可以探索這些新技術在物流網(wǎng)絡優(yōu)化中的應用，通過構建智能的物流網(wǎng)絡、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)絡優(yōu)化研究的進一步創(chuàng)新。