一、数据来源与研究方法

本文选取中国知网（CNKI）数据库为数据来源以保证数据的质量和权威性。在中国知网中选用高级检索，以“物流网络优化”为主题，筛选文献类型为学术期刊，检索年份从2000年到2023年，经过人工删除相关度较低的文献，共筛选得到811篇中文学术期刊文献，本文运用文献计量分析方法，使用Cite Space软件，作为物流网络优化研究领域分析的工具。Cite Space是一款应用于分析科学文献中所蕴含的潜在知识，并且在科学计量学、数据和信息可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件[2]。借助Cite Space软件的可视化分析技术，得到发文量统计分析、作者分析、关键词共现以及关键词突现图谱等分析内容，呈现出文献资源的演进过程和分布状况。由此获得研究热点与动态信息[3]，梳理出我国物流网络优化领域的研究进展和特征趋势，以期为该领域后续的研究和发展提供方向。

二、物流网络优化研究现状

1. 年度发文量分析。研究文献的历年发表数量是衡量该领域研究水平和研究趋势的重要指标。本次检索分析的论文共计811篇，以此得出物流网络优化研究的论文发表年度趋势，从图1中可以发现，受到国家政策的影响，2000-2006年，物流网络优化的研究处于初始阶段，年均发文量低于20篇，呈现出平稳增长的趋势，而从2007年开始，学者对物流网络优化研究领域的关注度不断提高，发文量出现了较大的增幅，并在2014年达到峰值的65篇，2014年至今，物流网络优化研究领域的发展逐渐趋于成熟，整体发文量呈现出波动的态势，研究内容更加丰富方法也更为的多元，可见学者正在物流网络优化研究的基础上进行发散性创新。2.作者共现分析。文献作者是科学研究的主体参与人，其论文发表数量反映了该领域的研究状况,作者共现分析可以清晰地呈现出在该领域研究中的核心作者群体以及作者之间的合作强度和互引关系[4]。将样本数据导入到在Cite Space软件中，得到物流网络优化的作者的共现关系图（如图2所示）。综合分析结果可知,节点数为560个，811篇期刊论文由560名作者所撰写，连线数为255条，网络密度值为0.0016。为进一步探究该领域核心作者分布情况，研究借助普赖斯定律:在相同研究主题中，一半的论文是由核心作者撰写，核心作者发布的文章应达到该领域总文章的50%,其中N max代表最高产作者的发文数量）[5]物流网络优化研究领域发文量最多的是马祖军（13篇），将最高发文量Nmax=13带入，得到M≈2.701，取整数3，所以核心作者是文章发表数量在3篇及以上的作者，811篇文献中，有24位作者发文数量达到3篇及以上，核心作者共发表文献143篇，占全部文献的17.6%与普莱斯定律的50%还有较大的差距，因此，对物流网络优化领域的研究还没有形成真正意义上的核心作者群。

三、物流网络优化研究热点及趋势分析

1. 关键词共现分析。关键词通常是一篇文献中最有概况性和凝练性的词汇，是文章核心内容的体现，因此进行关键词分析在一定程度上可以梳理出论文的研究方向，运行Cite Space软件对样本文献进行关键词（Keyword）分析，得到节点数482个，连线580条，网络密度值为0.005物流网络优化的关键词共现图谱，（如图2所示）。在关键词共现网络图谱中节点代表文献关键词，节点大小表示关键词出现频次，关键词中心度也是分析关键词的重要指标，中心度值的大小表明该关键词的重要程度以及与其余关键词的关联程度，经过梳理，筛选出现频次排名前20的关键词，citespace软件中将“中心度”值0.1及以上的节点定义为关键节点，其中，中心度大于0.1的关键词有物流网络、逆向物流、网络优化、优化、再制造、优化设计、物流、物流配送、优化模型、路径优化、供应链、不确定性等。2.关键词突现分析。学术研究前沿是科学研究中最新、最具发展潜力的研究主题或领域。与研究热点不同的是，研究前沿通常表现为一组突现的动态概念和潜在的研究问题，利用关键词突现分析能够了解突现词的时间分布和动态变化性的特征，可以直观地呈现不同时期的研究前沿和学科发展趋势[6]。本文运用Cite Space软件的突现功能对2000-2023年国内物流网络优化的研究文献进行分析，得到频率较高的15个关键词，根据关键词突显的初始年份进行排序（如图3所示）。根据关键词突现结果可以看出，国内物流网络优化领域的研究呈现出多维度特征，随着时间的不断推移，涌现出了不同的关键词[7]。其中强度最大的关键词是“优化设计”，强度为5.47；持续时间较长的关键词包括不确定性（2005-2012年）、网络优化（2012-2018年）、路径优化（2014-2020年）。最近年份的突现词“互联网”表明了学者正利用互联网技术对物流网络优化，进行深层次算法方面的研究。

四、结论与展望

1. 结论。本文以中国知网为数据来源，利用可视化分析工具Cite Space软件对2000-2023年中国知网有关物流网络优化的相关期刊文献进行可视化分析，综合分析结果得出以下结论：（1）从年度发文量分布可以看出，受政策的影响国内学者对物流网络优化领域的研究具有相当的热度，在未来可能还将会有更深层次的探索和发展。（2）从作者共现分析可以看出，参与物流网络优化研究的学者众多，但合作图谱整体呈现个别作者之间集中，但总体分散的特征，尚未形成真正意义上的核心作者群。（3）从关键词共现和突显分析可以看出，在未来运用互联网大数据和人工智能的深度应用对物流网络的设计和运作进行优化，改善物流配送、管理和服务质量，提高物流智能化水平和数据处理效率。2.展望。（1）继续发展优化算法，随着问题规模和复杂性的增加，需要进一步研究和发展更高效、更优化的物流网络优化算法。这将包括基于机器学习和深度学习的算法、基于强化学习的智能算法等，以应对实际问题中的挑战。（2）整合多学科方法，物流网络优化是一个复杂的多学科问题，需要与其他领域的研究者合作，如运筹学、工业工程、供应链管理等，以提供全面的解决方案。未来的研究应该注重多学科的整合，加强学者之间的合作，以推动物流网络优化研究的纵深发展。（3）探索新技术的应用，智能物流、物联网、区块链等新技术正在不断革新物流行业。研究人员可以探索这些新技术在物流网络优化中的应用，通过构建智能的物流网络、实现数据共享和实时监控等来提高效率和可持续性，以推动物流网络优化研究的进一步创新。