摘 "要：隨著互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，建模與仿真技術(shù)日趨完善，逐漸被應(yīng)用于諸多領(lǐng)域。近年來(lái)，物流建模與仿真研究受到諸多學(xué)者的關(guān)注。為了全面了解國(guó)內(nèi)外物流建模與仿真研究的發(fā)展脈絡(luò)，文章基于中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)，借助CiteSpace信息可視化軟件，從6個(gè)方面對(duì)中英文文獻(xiàn)中物流建模與仿真研究進(jìn)行系統(tǒng)分析，為相關(guān)領(lǐng)域的研究者提供借鑒與參考，也為該研究在我國(guó)今后的發(fā)展提供參考性建議。

關(guān)鍵詞：物流；建模與仿真；CiteSpace軟件；可視化分析

"中圖分類號(hào)：F250 " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " "DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.07.003

Abstract： With the rapid development of digital technology， modeling and simulation technology is increasingly perfect and has been applied in many fields. In recent years， logistics modeling and simulation research has attracted more and more attention. In order to fully understand the development of logistics modeling and simulation research at home and abroad， this paper， based on CNKI and Web of Science database， with the help of CiteSpace information visualization software， makes a systematic analysis of this research from six aspects. It not only provides reference for researchers in related fields， but also provides reference suggestions for development of this research in China.

Key words： logistics; modeling and simulation; CiteSpace software; visual analysis

0 "引 "言

物流系統(tǒng)屬于經(jīng)典的離散動(dòng)態(tài)系統(tǒng)了，系統(tǒng)的狀態(tài)會(huì)在某些隨機(jī)時(shí)間點(diǎn)上由事件驅(qū)動(dòng)發(fā)生變化，系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過(guò)程一般只能借助流程圖或活動(dòng)圖來(lái)表示，很難用數(shù)學(xué)公式加以準(zhǔn)確描述。2002年8月，Richard等人在國(guó)際建模與仿真會(huì)議上提出了一種新的離散事件仿真方法，即仿真共生——強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)時(shí)仿真系統(tǒng)對(duì)實(shí)際系統(tǒng)的控制與優(yōu)化[1]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和人工智能技術(shù)的應(yīng)用，建模與仿真技術(shù)日趨完善，成為人們進(jìn)行科學(xué)研究與工程實(shí)踐必不可少的手段之一。其應(yīng)用不再局限在高新技術(shù)領(lǐng)域，也被應(yīng)用于物流系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)和優(yōu)化管理中，物流建模與仿真研究逐漸成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。

1 "數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

1.1 "數(shù)據(jù)來(lái)源

"針對(duì)國(guó)內(nèi)的物流建模與仿真研究，本文選用合肥工業(yè)大學(xué)圖書館收錄的中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)（CNKI）作為主要的數(shù)據(jù)來(lái)源，文獻(xiàn)類型為學(xué)術(shù)期刊，將“物流”、“建模”和“仿真”作為主題詞進(jìn)行檢索，檢索時(shí)間段為2003年1月1日至2021年12月31日。為了保證研究的質(zhì)量，選擇“核心期刊”、“CSSCI”和“CSCD”作為來(lái)源類別，共獲得209條檢索記錄。因檢索結(jié)果中可能包含無(wú)效文獻(xiàn)，人工剔除了英文文獻(xiàn)、報(bào)紙文獻(xiàn)等與本領(lǐng)域相關(guān)度較低的文獻(xiàn)，最終獲得207篇有效文獻(xiàn)。

"針對(duì)國(guó)外的物流建模與仿真研究，本文選取了合肥工業(yè)大學(xué)圖書館收錄的Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)（WOS），檢索式為（（TS=（logistics and simulate* and modeling*）AND PY=（2003—2021）AND DT=（Article）），語(yǔ)言為English，共檢索到416條記錄。經(jīng)人工篩選，最終保留出404篇樣本文獻(xiàn)。

1.2 "研究方法

科學(xué)知識(shí)圖譜是以知識(shí)域?yàn)閷?duì)象，展示科學(xué)知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖像[2]。CiteSpace是由陳超美博士基于Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的一款可視化文獻(xiàn)計(jì)量工具，用于繪制科學(xué)、技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展的知識(shí)圖譜。該軟件通過(guò)探究某一研究領(lǐng)域的關(guān)鍵詞、文獻(xiàn)作者和機(jī)構(gòu)等內(nèi)容，清晰的展現(xiàn)學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和發(fā)展規(guī)律，同時(shí)還能幫助預(yù)測(cè)某研究未來(lái)的發(fā)展走向。

本文從CNKI和WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中采集相關(guān)數(shù)據(jù)，分別以“RefWorks”格式與“純文本文件”格式導(dǎo)出，并以“download_XXX”格式命名保存，之后導(dǎo)入CiteSpace6.1.R2軟件對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析研究。設(shè)置時(shí)間間隔為2003年1月至2021年12月，時(shí)間切片為1年，數(shù)據(jù)處理類型為Top N，繪制以作者、研究機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞等為節(jié)點(diǎn)類型的國(guó)內(nèi)外物流建模與仿真研究可視化圖譜。

2 "物流建模與仿真研究數(shù)據(jù)分析

2.1 "文獻(xiàn)發(fā)表趨勢(shì)分析

"文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量在一定程度上能夠反映某一領(lǐng)域的研究熱度。本文按照發(fā)表時(shí)間統(tǒng)計(jì)從2003年到2021年收錄于CNKI和WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中物流建模與仿真研究的文獻(xiàn)數(shù)量，并繪制國(guó)內(nèi)外年度發(fā)文量趨勢(shì)圖。

"從圖1看出，國(guó)內(nèi)物流建模與仿真研究大致可以分為三個(gè)階段：第一階段2003—2006年，這一時(shí)期發(fā)展相對(duì)平穩(wěn)，總體波動(dòng)較小，共發(fā)文19篇，占發(fā)文總量的19.8%；第二階段2007—2014年，該時(shí)期發(fā)文量較之前有小幅上升，共發(fā)文136篇，占近20年發(fā)文總量的65.7%。2007年出現(xiàn)了第一個(gè)峰值，發(fā)文數(shù)達(dá)到了20篇；第三階段2015—2021年，2015年發(fā)文量暴跌，僅占發(fā)文總量的1.45%，增幅為上一年的-88.89%，下降幅度達(dá)到最大。總之，近20年來(lái)中文文獻(xiàn)發(fā)文量波動(dòng)較大，總體上仍呈現(xiàn)緩步上升趨勢(shì)。

國(guó)外物流建模與仿真研究的文獻(xiàn)數(shù)量自2003年起，呈逐年上升的趨勢(shì)，在2009年達(dá)到第一個(gè)小高峰，共發(fā)表19篇文獻(xiàn)，此后逐年增加，總體波動(dòng)較小。2021年發(fā)文量達(dá)到頂峰，發(fā)表了47篇?？梢?jiàn)，近年來(lái)物流建模與仿真研究日益受到國(guó)外學(xué)者的重視，發(fā)展前景廣闊。

2.2 "合作網(wǎng)絡(luò)分析

在合作網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)大小與發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量呈正相關(guān)。節(jié)點(diǎn)間的連線表示作者或機(jī)構(gòu)之間存在合作關(guān)系，連線的粗細(xì)代表合作的密切程度，連線的顏色反映了首次合作的時(shí)間。

2.2.1 "作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

"作者的發(fā)文數(shù)量與質(zhì)量反映某一領(lǐng)域的研究水平，且主要發(fā)文作者的研究方向與合作關(guān)系對(duì)該領(lǐng)域的發(fā)展有一定的影響。本文使用CiteSpace軟件對(duì)國(guó)內(nèi)外作者合作情況進(jìn)行可視化分析，選擇節(jié)點(diǎn)類型為Author。

"從網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)看，國(guó)內(nèi)作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點(diǎn)數(shù)N＝550，節(jié)點(diǎn)連線E＝742，密度D=0.004 9。國(guó)外作者合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點(diǎn)數(shù)N＝1 515，節(jié)點(diǎn)連線E＝4 586，密度D=0.003 6，說(shuō)明國(guó)外涉及該研究的作者多于國(guó)內(nèi)；從發(fā)文數(shù)量來(lái)看，中文文獻(xiàn)中，付建林、趙業(yè)清和李斌發(fā)文量最多，均發(fā)表3篇。根據(jù)普賴斯定律，作者發(fā)文量達(dá)2篇及以上即為該領(lǐng)域的核心作者。經(jīng)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，發(fā)文量在2篇及以上的作者人數(shù)占總發(fā)文作者的7.82%。英文文獻(xiàn)中，F(xiàn)ENG Y（9篇）、LIU X（8篇）、LI X（8篇）、TONG X（6篇）發(fā)文最多，發(fā)文量達(dá)2篇及其以上的作者共124人，占所有發(fā)文者的8.18%；從合作關(guān)系來(lái)看，中文文獻(xiàn)中形成了以付建林、李永先等發(fā)文量較高的學(xué)者為首的作者合作網(wǎng)絡(luò)，團(tuán)體數(shù)量相對(duì)較少，多以獨(dú)立研究為主。除了以付建林為首的三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)之間存在聯(lián)系之外，群體之間的聯(lián)系較為薄弱，未來(lái)應(yīng)加強(qiáng)作者之間與團(tuán)體之間的合作。英文文獻(xiàn)中形成了多個(gè)主要的作者合作群體，也存在獨(dú)立研究的個(gè)體，但主要以合作為主；從合作時(shí)間來(lái)看，中文文獻(xiàn)中，以高小強(qiáng)為首的作者合作網(wǎng)絡(luò)顏色較深，表明其合作時(shí)間較早。以付建林、張洪海、樸永燦為首的作者合作網(wǎng)絡(luò)顏色較淺，表明此類作者為近年來(lái)該研究的中堅(jiān)力量。英文文獻(xiàn)中，近年來(lái)國(guó)外該研究涌現(xiàn)出很多新的研究團(tuán)體，如：以FENG Y、LI X等為首的作者合作網(wǎng)絡(luò)，說(shuō)明該研究日益受到國(guó)外學(xué)者的關(guān)注；從作者單位來(lái)看，中英文文獻(xiàn)中發(fā)文數(shù)較多的作者均來(lái)自高校。

2.2.2 "機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)分析

"機(jī)構(gòu)是學(xué)科發(fā)展的平臺(tái)，各個(gè)機(jī)構(gòu)在某一領(lǐng)域投入的研究力量影響該領(lǐng)域的發(fā)展。本文使用CiteSpace軟件對(duì)國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行可視化分析，選擇節(jié)點(diǎn)類型為Institution。

"從網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)看，國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點(diǎn)數(shù)N＝179，節(jié)點(diǎn)連線E＝78，密度D=0.004 9。國(guó)外機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點(diǎn)數(shù)N＝683，節(jié)點(diǎn)連線E＝1 160，密度D=0.005，說(shuō)明國(guó)外涉及該研究的機(jī)構(gòu)合作更加密切；從發(fā)文數(shù)量來(lái)看，中文文獻(xiàn)中有179家機(jī)構(gòu)發(fā)表了相關(guān)文獻(xiàn)，排名前3的機(jī)構(gòu)是西南交通大學(xué)（9篇）、武漢理工大學(xué)（8篇）、大連理工大學(xué)（7篇）。英文文獻(xiàn)中有683家機(jī)構(gòu)發(fā)表了相關(guān)文獻(xiàn)，排名前3的機(jī)構(gòu)有Chinese Acad Sci（12篇）、Shanghai Ocean Univ（8篇）、Tongji Univ（7篇）；從機(jī)構(gòu)性質(zhì)來(lái)看，在中文文獻(xiàn)中，該研究主要集中在高等院校，部分研究有企業(yè)參與。英文文獻(xiàn)中，除了高校和企業(yè)外，還有少數(shù)的研究院、實(shí)驗(yàn)室等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)參與，此外還涉及特殊機(jī)構(gòu)，如：美國(guó)航天局NASA（5篇）等；從合作關(guān)系來(lái)看，中文文獻(xiàn)中僅有少數(shù)的機(jī)構(gòu)存在合作關(guān)系，且大多都是高校之間的合作，企業(yè)與企業(yè)、企業(yè)與高校之間的合作較少。英文文獻(xiàn)中存在若干個(gè)主要的機(jī)構(gòu)群，團(tuán)體間的聯(lián)系相較于國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)更為緊密。

2.3 "重要引文文獻(xiàn)分析

引文分析作為信息計(jì)量學(xué)中一種基本的研究方法，不僅可以了解某研究的發(fā)展現(xiàn)狀，還可以推斷學(xué)科的發(fā)展方向。

CiteSpace可以提供直觀的引文文獻(xiàn)信息圖譜，便于研究者快速尋找某一領(lǐng)域的經(jīng)典文獻(xiàn)。本文運(yùn)用CiteSpace，選擇節(jié)點(diǎn)類型為Cited Reference，對(duì)英文文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析。

"從圖6時(shí)區(qū)圖譜得出，物流建模與仿真研究中最具影響力的10篇文獻(xiàn)。其中，Arsanjani JJ等[3]在2013年發(fā)表的文獻(xiàn)影響力最大。這篇文章建立了由邏輯回歸模型、馬爾科夫鏈和元胞自動(dòng)機(jī)組成的混合模型，在考慮城市擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)變量的基礎(chǔ)上，創(chuàng)建了建設(shè)用地利用時(shí)空狀態(tài)的概率曲面，通過(guò)比較實(shí)際用地對(duì)誤差進(jìn)行校正。2014年，Xiaoping Liu等[4]提出了一種將景觀擴(kuò)張指數(shù)與元胞自動(dòng)機(jī)（CA）相結(jié)合的新模型來(lái)模擬城市增長(zhǎng)，解決了傳統(tǒng)的CA模型無(wú)法模擬離群增長(zhǎng)的問(wèn)題。2016年這一年的節(jié)點(diǎn)增多，說(shuō)明這一領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)入了小高潮。Aburas MM等[5]指出：CA模型是模擬城市空間增長(zhǎng)的最強(qiáng)模型之一，但無(wú)法將城市增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力納入其中，與層次分析法、馬爾可夫鏈等其他定量模型相結(jié)合，可以最大限度地減少局限性。Feng YJ等[6]基于自適應(yīng)遺傳算法，利用CA進(jìn)行建模，將特定的環(huán)境條件作為模型的空間約束，并結(jié)合一組空間變量對(duì)CA模型進(jìn)行校準(zhǔn)，最終預(yù)測(cè)出2030年四種可能發(fā)生的情景。上述研究成果為物流建模與仿真研究打下了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，推動(dòng)實(shí)證研究案例進(jìn)一步發(fā)展。

數(shù)據(jù)庫(kù)之間的完整性存在差異，采集的CNKI數(shù)據(jù)缺少引文相關(guān)的內(nèi)容，無(wú)法進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析。但文獻(xiàn)被引次數(shù)在一定程度上可以體現(xiàn)其學(xué)術(shù)價(jià)值，可以從CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取文獻(xiàn)被引次數(shù)等信息大致了解國(guó)內(nèi)物流建模與仿真研究的核心文獻(xiàn)。

2003—2021年期間，中文文獻(xiàn)中被引頻次最高的作者分別是張力菠（220次）、桂壽平（162次）、李永先（136次）。張力菠等[7]分析了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)應(yīng)用于現(xiàn)代供應(yīng)鏈管理問(wèn)題研究的可行性。桂壽平等[8]在研究區(qū)域物流系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的全新理念與建模方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)區(qū)域物流系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的特點(diǎn)，推導(dǎo)出其數(shù)學(xué)解析式。李永先等[9]對(duì)物流系統(tǒng)仿真的相關(guān)研究領(lǐng)域進(jìn)行評(píng)述，概述了綜合仿真環(huán)境及其在物流系統(tǒng)仿真中的應(yīng)用，并提出了物流系統(tǒng)仿真的進(jìn)一步發(fā)展方向。這些文獻(xiàn)對(duì)物流建模與仿真研究的發(fā)展影響較大，還有一些高被引文獻(xiàn)以個(gè)案分析研究為主，如：何臘梅等[10]以某鋼廠改造后的生產(chǎn)調(diào)度為應(yīng)用背景，研究煉鋼生產(chǎn)物流的仿真建模與仿真運(yùn)行問(wèn)題。

3 "研究熱點(diǎn)與前沿分析

3.1 "研究熱點(diǎn)分析

"關(guān)鍵詞是對(duì)文章內(nèi)容的高度凝練，分析文獻(xiàn)關(guān)鍵詞尤其是高頻關(guān)鍵詞，有助于掌握該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。運(yùn)用CiteSpace軟件，選擇節(jié)點(diǎn)類型為Keyword，得到國(guó)內(nèi)外關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜，見(jiàn)圖7和圖8。在網(wǎng)絡(luò)圖譜中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表不同的關(guān)鍵詞，節(jié)點(diǎn)大小與該關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次呈正相關(guān)；連線表示了這些關(guān)鍵詞出現(xiàn)在共同文章之中；中介中心性代表關(guān)鍵詞的重要程度，一般中介中心性大于等于0.1就被視為重要關(guān)鍵詞。

"從網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)看，國(guó)內(nèi)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，節(jié)點(diǎn)數(shù)N=316，連線數(shù)E=514，網(wǎng)絡(luò)密度D=0.010 3；國(guó)外關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，節(jié)點(diǎn)數(shù)N=2 577，連線數(shù)E=10 138，網(wǎng)絡(luò)密度D=0.003 1，說(shuō)明中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)相較于英文文獻(xiàn)更加密集；從節(jié)點(diǎn)大小來(lái)看，中文文獻(xiàn)中，關(guān)鍵詞排名靠前的是仿真（62次）、建模（38次）、優(yōu)化（24次）、仿真建模（18次）、物流系統(tǒng)（13次）和物流（13次）；英文文獻(xiàn)中，logistic regression的節(jié)點(diǎn)最大，共現(xiàn)頻次最高，共67次，其他較為顯著的節(jié)點(diǎn)是model（39次）和simulation（34次），此外，cellular automata、system、regression等共現(xiàn)頻次也較高；從中介中心性來(lái)看，中文文獻(xiàn)中從高到低依次是仿真（0.39）、建模（0.27）、優(yōu)化（0.22）、仿真建模（0.22）、物流系統(tǒng)（0.11）。仿真高居首位，充分說(shuō)明了它的主體地位，詞頻排列較前的詞多數(shù)都是圍繞著這一主題進(jìn)行研究。結(jié)合頻次發(fā)現(xiàn)，按照從高到低排序中文文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次和中介中心性順序一致。英文文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞的中介中心性大于等于0.1的有g(shù)rowth（0.11）、city（0.1）、generalized linear model（0.1），關(guān)鍵詞頻次排序和中介中心性不太一致；從整體來(lái)看，中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜直觀反映了學(xué)者圍繞仿真、建模為核心主題進(jìn)行研究，并向外圍延伸。英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜研究熱點(diǎn)多樣，且聯(lián)系較為密切。

3.2 "研究前沿分析

關(guān)鍵詞的突現(xiàn)表明在某一階段該關(guān)鍵詞的火熱程度。通過(guò)CiteSpace對(duì)篩選出的詞頻改變幅度較大的詞匯進(jìn)行分析，能夠了解該領(lǐng)域的學(xué)科前沿以及發(fā)展趨勢(shì)。

"從突現(xiàn)強(qiáng)度來(lái)看，中文文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞突現(xiàn)強(qiáng)度最高的是仿真，達(dá)到了2.66，表明國(guó)內(nèi)對(duì)仿真這一課題的研究熱度較高。英文文獻(xiàn)中突現(xiàn)強(qiáng)度最高的是gi（growth intelligence），高達(dá)5.49，說(shuō)明國(guó)外主要借助現(xiàn)代技術(shù)對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行研究；從持續(xù)時(shí)間來(lái)看，中文文獻(xiàn)中遺傳算法始于2015年，持續(xù)到2021年，持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)，對(duì)物流建模與仿真研究影響較大。英文文獻(xiàn)中inference持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)，其次是risk，說(shuō)明這兩個(gè)方面在該領(lǐng)域發(fā)揮的作用較大；從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，中文文獻(xiàn)中近幾年來(lái)關(guān)鍵詞突現(xiàn)強(qiáng)度較大的是仿真技術(shù)、遺傳算法、虛擬仿真，表明這些課題是最近國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)注的重點(diǎn)。其中遺傳算法和虛擬仿真持續(xù)至今，說(shuō)明這兩個(gè)課題是未來(lái)物流建模與仿真領(lǐng)域研究的重要方向。英文文獻(xiàn)中近幾年來(lái)突現(xiàn)強(qiáng)度最大的關(guān)鍵詞是simulation，且該詞的強(qiáng)度位居第二，表明在2017—2019年這一階段，國(guó)外學(xué)者主要針對(duì)仿真這一課題進(jìn)行研究。對(duì)比分析國(guó)內(nèi)外研究突現(xiàn)詞發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外物流建模與仿真研究的側(cè)重點(diǎn)各有不同，都呈現(xiàn)了各自的研究特性。

"本文基于CNKI和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)，借助CiteSpace可視化分析工具，從6個(gè)方面對(duì)國(guó)內(nèi)外物流建模與仿真研究進(jìn)行可視化分析。研究對(duì)比發(fā)現(xiàn)：（1）從年度發(fā)文量來(lái)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)物流建模與仿真研究的發(fā)文量總體上呈上升趨勢(shì)，但近年來(lái)國(guó)內(nèi)發(fā)文量波動(dòng)較大，總體上呈現(xiàn)緩步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)；（2）從發(fā)文作者和機(jī)構(gòu)來(lái)看，國(guó)內(nèi)外都形成了或多或少具有影響力的學(xué)術(shù)團(tuán)體，與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)的合作較少，仍需加強(qiáng)研究機(jī)構(gòu)和作者之間的交流與合作；（3）從重要被引文獻(xiàn)來(lái)看，國(guó)內(nèi)外都有各自的經(jīng)典文獻(xiàn)，相比之下，國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域研究更集中一些，需要對(duì)理論框架和研究方法進(jìn)一步創(chuàng)新；（4）從研究熱點(diǎn)和前沿來(lái)看，國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域的研究側(cè)重點(diǎn)各有千秋，與國(guó)內(nèi)相比，國(guó)外相關(guān)研究呈現(xiàn)出跨學(xué)科的研究趨勢(shì)，且研究熱點(diǎn)更多。未來(lái)，國(guó)內(nèi)物流建模和仿真研究可以加強(qiáng)交流和合作、創(chuàng)新理論框架、拓展研究深度和廣度、開(kāi)展跨學(xué)科研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 范文慧. 計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)發(fā)展及其在物流行業(yè)中的應(yīng)用展望[J]. 物流技術(shù)與應(yīng)用，2021，26（9）：120-123.

[2] 劉紀(jì)敏，劉義偉，徐建國(guó)，等. 基于知識(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)區(qū)塊鏈研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)分析[J]. 軟件導(dǎo)刊，2019，18（7）：1-3，9.

[3] "ARSANJANI J J， HELBICH M， KAINZ W， et al. Integration of logistic regression， Markov chain and cellular automata models to simulate urban expansion[J]. International Journal of Applied Earth Observation amp; Geoinformation， 2013，21：265-275.

[4] "LIU X， LEI M， XIA L， et al. Simulating urban growth by integrating landscape expansion index （LEI） and cellular automata[J]. International Journal of Geographical Information Science， 2014，28（1-2）：148-163.

[5] "ABURAS M M， HO Y M， RAMLI M F， et al. The simulation and prediction of spatio-temporal urban growth trends using cellular automata models： A review[J]. International Journal of Applied Earth Observation amp; Geoinformation， 2016，52：380-389.

[6] "FENG Y， LIU Y. Scenario prediction of emerging coastal city using CA modeling under different environmental conditions： A case study of Lingang New City， China[J]. Environmental Monitoring amp; Assessment， 2016，188（9）：1-15.

[7] 張力菠，韓玉啟，陳杰，等. 供應(yīng)鏈管理的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)研究綜述[J]. 系統(tǒng)工程，2005（6）：8-15.

[8] 桂壽平，朱強(qiáng)，陸麗芳，等. 區(qū)域物流系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型及其算法分析[J]. 華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003（10）：36-40.

[9] 李永先，胡祥培，熊英. 物流系統(tǒng)仿真研究綜述[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2007（7）：1411-1416.

[10] 何臘梅，鄭忠，高小強(qiáng)，等. 攀鋼煉鋼生產(chǎn)物流仿真分析[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2004（5）：57-61.