中圖分類號(hào)：F259.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.08.001

Abstract： UtilizingCiteSpaceandusingjournalpapersfromtheChina NationalKnowledge Infrastructure （CNK1）databaseasthedata source，this studyconductsavisualanalysisoflogisticsdstributionliteraturefrom1992to024.Atotalof379validdocuments were retred researchexplostelotagetshtspdtueddistatelo disriutioreseachcandividedintothrestags：thenascentperod（9O5），ediversifiddevelopmentperd（6014） andthedeepengreseachpod（5present）.Reseachutrsaeeltvelyed，ndnoreutorgoupasfrdeah hotspots include logistics distribution planning and optimization， e - commerce-driven distribution innovation，and sustainable supply chain management.Inteuturetheepintegatioofintellgettecholgndistributionenlosicsndsstaiableelot coordinateddevelopmentofuralandurbandistrbution，omprehsivedistributionetworkoptimzationandordinationwillce key research areas.

Keywords： logistics distribution; visualizationanalysis;CiteSpace;research hotspots; trends

0引言

“配送”一詞是日本引進(jìn)美國(guó)物流科學(xué)時(shí)，對(duì)“delivery”的英譯，之后又被我國(guó)引進(jìn)使用。物流配送的研究起步于20世紀(jì)90年代初期，并且隨著中國(guó)的飛速發(fā)展，相關(guān)研究也逐漸增多，呈現(xiàn)多樣化和專業(yè)化趨勢(shì)。同時(shí)，每個(gè)時(shí)期都有學(xué)者對(duì)物流配送研究進(jìn)行文獻(xiàn)綜述。如楊弋等對(duì)配送車輛優(yōu)化調(diào)度的模型算法進(jìn)行梳理2]，李美燕等對(duì)城市共同配送模式方面研究進(jìn)行歸納，以及其他有關(guān)熱點(diǎn)的綜述等。但是，由于物流配送研究相關(guān)文獻(xiàn)眾多，涉及的內(nèi)容廣泛。所以對(duì)文獻(xiàn)閱讀梳理的方法進(jìn)行綜述，存在局限性和片面性。利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)工具及其可視化知識(shí)圖譜可以更系統(tǒng)更直觀地梳理和分析文獻(xiàn)，其中CiteSpace知識(shí)可視化工具自引人國(guó)內(nèi)，就被廣泛用于專利文獻(xiàn)的知識(shí)圖譜分析，探尋研究領(lǐng)域的發(fā)展、熱點(diǎn)和前沿。近些年，CiteSpace也被應(yīng)用于物流領(lǐng)域相關(guān)研究，包括國(guó)內(nèi)外跨境物流、物流園區(qū)規(guī)劃、農(nóng)產(chǎn)品物流、綠色物流、逆向物流等相關(guān)方面47，但在對(duì)物流配送研究整個(gè)發(fā)展階段的梳理分析中未見(jiàn)使用。本文借助CiteSpace，繪制科學(xué)知識(shí)圖譜，對(duì)物流配送研究發(fā)展、熱點(diǎn)、前沿進(jìn)行系統(tǒng)性分析，旨在揭示物流配送領(lǐng)域的關(guān)鍵發(fā)展階段和研究動(dòng)態(tài)，為未來(lái)研究提供參考。

1研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

本文使用CiteSpace6.2.R6（Advanced）版本進(jìn)行文獻(xiàn)的可視化分析，CiteSpace是一種基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的可視化分析工具，能夠幫助研究者發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系、研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)構(gòu)建文獻(xiàn)共引網(wǎng)絡(luò)，CiteSpace可以識(shí)別出關(guān)鍵詞、作者、機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系，進(jìn)而揭示出研究的前沿動(dòng)態(tài)。而CNKI（中國(guó)知網(wǎng)）作為中國(guó)最大的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，收錄了豐富的物流配送領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)。結(jié)合CiteSpace和CNKI的可視化分析，可以更加直觀地了解物流配送領(lǐng)域的研究趨勢(shì)。

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源

本文利用中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）進(jìn)行物流配送相關(guān)期刊文獻(xiàn)的檢索，檢索范圍限定學(xué)術(shù)期刊，以“配送”為篇名，檢索條件設(shè)為“精準(zhǔn)”，時(shí)間范圍設(shè)置為1992—2024年（2024年數(shù)據(jù)選取至3月30日），為保證文獻(xiàn)質(zhì)量，文獻(xiàn)來(lái)源類別選取SCI、EI、北大核心、CSSCI、CSCD。同時(shí)剔除信息缺失、重復(fù)和與主題不相關(guān)的文獻(xiàn)，一共得到3 279篇有效文獻(xiàn)作為分析來(lái)源。

文獻(xiàn)特征分析

2.1 發(fā)文量分析

文獻(xiàn)發(fā)文數(shù)量分析是了解特定領(lǐng)域研究趨勢(shì)和發(fā)展走向的重要手段。根據(jù)歷年發(fā)文量的變化趨勢(shì)分析，可以將物流配送研穴壓中山八立 太以斷

初期階段（1992—2005年），國(guó)內(nèi)物流企業(yè)開(kāi)始崛起，建立了一些大型的物流企業(yè)和配送網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)發(fā)展物流業(yè)，來(lái)匹配當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，推動(dòng)傳統(tǒng)儲(chǔ)運(yùn)業(yè)向現(xiàn)代物流業(yè)轉(zhuǎn)變。這個(gè)時(shí)期研究發(fā)展相對(duì)緩慢，發(fā)文數(shù)量較少，但總體呈現(xiàn)出緩慢上升的態(tài)勢(shì)。

快速增長(zhǎng)階段（2006—2014年），從2006年開(kāi)始，電子商務(wù)不斷發(fā)展，特別是在2010年后，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)在物流配送領(lǐng)域得到應(yīng)用，物流效率和服務(wù)水平不斷提高。同時(shí)，政府也加大了對(duì)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入，包括公路、鐵路、航空等多種運(yùn)輸方式的建設(shè)和改善，以支持物流業(yè)的發(fā)展。這一時(shí)期發(fā)文數(shù)量迅速增加，2014年達(dá)到發(fā)文峰值238篇。

穩(wěn)定階段（2015年至今），從2015年開(kāi)始，發(fā)文數(shù)量雖然有波動(dòng)，但整體趨于穩(wěn)定。此外，2024年出現(xiàn)明顯下降，是因?yàn)槭艿綌?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不完全的影響，僅統(tǒng)計(jì)了1—3月的數(shù)據(jù)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，隨著物流業(yè)的持續(xù)發(fā)展和技術(shù)應(yīng)用，該領(lǐng)域仍可能吸引更多學(xué)術(shù)關(guān)注和研究投入，展現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

圖1呈現(xiàn)了1992—2024年物流配送相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)文數(shù)量。

2.2核心作者與合作分析

通過(guò)對(duì)發(fā)文作者合作網(wǎng)絡(luò)的分析，可以深入研究物流配送領(lǐng)域中各位學(xué)者的貢獻(xiàn)和合作關(guān)系。將篩選的文獻(xiàn)導(dǎo)人CiteSpace，時(shí)間切片設(shè)置為3年，節(jié)點(diǎn)類型選擇“Author”，運(yùn)行得到作者可視化圖譜，如圖2所示。作者共現(xiàn)圖譜共有485個(gè)節(jié)點(diǎn)，234條連線，網(wǎng)絡(luò)密度為0.002，說(shuō)明該領(lǐng)域研究人員關(guān)聯(lián)性較低。在物流配送領(lǐng)域核心期刊中作者發(fā)文數(shù)量相對(duì)較多的有胡祥培（32篇）、陳淮莉（26篇）、劉長(zhǎng)石（14篇）、葛顯龍（14篇）等。根據(jù)普賴斯定律 （ （20表示最高發(fā)文量），將 代入，得 N≈4 . 2 4 ，向上取整N=5，所以將發(fā)文量大于等于5的作者視為高產(chǎn)作者，共43位，發(fā)文355篇，占總數(shù)的 1 0 . 8 3 % ，遠(yuǎn)小于規(guī)定的 5 0 % ?？梢?jiàn)，對(duì)物流配送領(lǐng)域的研究尚未形成真正意義上的核心作者群。同時(shí)，研究者較多且形成了小范圍的合作，其中合作突出的分別是以胡祥培為核心的合作團(tuán)體，以張錦為核心的合作團(tuán)體和以楊芳為核心的合作團(tuán)體。不過(guò)作者聯(lián)系較為分散，暫時(shí)沒(méi)有形成較大的合作團(tuán)體。

3研究熱點(diǎn)分析

3.1關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可有效揭示文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞之間的相關(guān)性，識(shí)別出在研究領(lǐng)域中頻繁出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，并進(jìn)一步探索它們之間的內(nèi)在聯(lián)系和趨勢(shì)，有助于揭示研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。運(yùn)用CiteSpace選擇“Keyword”節(jié)點(diǎn)，生成可視化圖（見(jiàn)圖3）。圖中共862個(gè)節(jié)點(diǎn)，1017條連線，節(jié)點(diǎn)越大表示出現(xiàn)頻次越高。在物流配送領(lǐng)域，研究方向較為多樣，且分支較多，但各研究方向之間的關(guān)聯(lián)程度較高，相互聯(lián)系。

同時(shí)，通過(guò)CiteSpace對(duì)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，得到了物流配送領(lǐng)域出現(xiàn)頻次最高的30個(gè)關(guān)鍵詞，如表1所示。其中，高頻次關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中被頻繁提及，中心度代表的是關(guān)鍵詞的中介中心性，中介中心性越大表明其影響力在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中更為顯著，中心度大于等于0.1的節(jié)點(diǎn)通常稱為關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。將頻次與中心度結(jié)合，可以更全面地理解關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的地位和重要性，體現(xiàn)該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

結(jié)合圖3和表1，可以發(fā)現(xiàn)高頻關(guān)鍵詞具有較多的分支和較為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，反映了這些關(guān)鍵詞在研究領(lǐng)域中的重要性和廣泛應(yīng)用。

蟻群算法、粒子群算法、啟發(fā)式算法等關(guān)鍵詞頻次較高但中心度較低，表明在文獻(xiàn)中被頻繁提及，但可能在文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的連接性較弱。冷鏈物流、生鮮農(nóng)產(chǎn)品、城市配送等關(guān)鍵詞頻次不高但具有一定中心度，這反映了某些特定領(lǐng)域或子領(lǐng)域在文獻(xiàn)中的關(guān)注度和重要性。物流配送研究高頻關(guān)鍵詞中包含中心度大于0.1的關(guān)鍵詞有11個(gè)：物流配送、遺傳算法、配送中心、電子商務(wù)、配送、選址、車輛調(diào)度、路徑規(guī)劃、物流工程、供應(yīng)鏈、優(yōu)化模型。這些關(guān)鍵詞是關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，代表著當(dāng)前研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和重要議題。

3.2關(guān)鍵詞聚類分析

運(yùn)用CiteSpace的聚類功能，選擇對(duì)數(shù)似然比算法（LLR），顯示最大的10個(gè)聚類，得到關(guān)鍵詞聚類可視

化圖譜（見(jiàn)圖4）。其中模塊值 Q=0 . 8 7 3 7gt;0 . 3 ，說(shuō)明這個(gè)聚類結(jié)構(gòu)是顯著的，平均輪廓值 ，說(shuō)明該聚類是高效率且具有說(shuō)服力的。綜合來(lái)看，模塊值和平均輪廓值都比較高，說(shuō)明社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法得到的社區(qū)結(jié)構(gòu)和聚類結(jié)果比較好。圖4共顯示十個(gè)聚類主題，分別是：物流配送（#0）、配送中心（#1）、供應(yīng)鏈（#2）、配送網(wǎng)絡(luò)（#3）、遺傳算法（#4）、城市配送（#5）、物料配送（#6）、物流系統(tǒng)（#7）、網(wǎng)絡(luò)零售（#8）、電子商務(wù)（#9）。

綜合圖4以及相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，可以將物流配送領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)概括為如下三個(gè)方面。

第一，物流配送規(guī)劃與優(yōu)化。該研究熱點(diǎn)涵蓋了物流配送（#0）、配送中心（#1）、配送網(wǎng)絡(luò)（#3）和遺傳算法（#4）等主題。學(xué)者們致力于利用仿真模擬方法或者智能算法如遺傳算法、改進(jìn)遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等來(lái)優(yōu)化配送網(wǎng)絡(luò)的布局和管理，包括配送中心的選址、路徑規(guī)劃和車輛調(diào)度等問(wèn)題，以提高物流配送的效率和降低成本。如曾艾倩等為了實(shí)現(xiàn)對(duì)物流配送過(guò)程的實(shí)時(shí)調(diào)整和配送的透明化，提出基于數(shù)字孿生的物流配送調(diào)度系統(tǒng)。將數(shù)字孿生技術(shù)、模擬仿真與遺傳算法相結(jié)合，運(yùn)用虛擬 + i 現(xiàn)實(shí)的方式去解決和優(yōu)化實(shí)際的物流配送相關(guān)問(wèn)題[]。楊小琴等為了實(shí)現(xiàn)降低成本，提高效率的目的，提出一種改進(jìn)麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心選址問(wèn)題，以求提升算法的尋優(yōu)能力，找到更優(yōu)的選址方案]。所以運(yùn)用啟發(fā)式算法、模擬仿真等方法來(lái)規(guī)劃和優(yōu)化物流系統(tǒng)，是一個(gè)重要研究方向。

第二，電子商務(wù)驅(qū)動(dòng)下的配送創(chuàng)新。涵蓋了城市配送（#5）、網(wǎng)絡(luò)零售（#8）和電子商務(wù)（#9）等主題。學(xué)者們關(guān)注如何在電子商務(wù)時(shí)代下創(chuàng)新配送模式，優(yōu)化配送路徑，以滿足快速增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)零售需求，特別是在城市配送方面，解決“最后一公里”相關(guān)問(wèn)題，探索如何實(shí)現(xiàn)更快速、更便捷的配送服務(wù)。如夏文匯等針對(duì)新零售業(yè)態(tài)下，生鮮電商現(xiàn)有配送模式存在的問(wèn)題，提出了一種自營(yíng)物流或第三方物流 + 協(xié)同配送的城市生鮮配送模式，來(lái)優(yōu)化配送效率和服務(wù)質(zhì)量[12]。馬昌喜等關(guān)注到生鮮產(chǎn)品的易腐蝕性，為滿足客戶日益增長(zhǎng)的需求，配送的時(shí)效和成本的控制就尤為重要。所以，他們?cè)O(shè)計(jì)出了一種時(shí)變網(wǎng)絡(luò)結(jié)合混合調(diào)整策略的車輛路徑優(yōu)化方法，用于配送過(guò)程的優(yōu)化[13]。

第三，可持續(xù)供應(yīng)鏈管理。涵蓋了供應(yīng)鏈（#2）、物料配送（#6）和物流系統(tǒng)（#7）等主題。學(xué)者們致力于構(gòu)建可持續(xù)的供應(yīng)鏈管理體系，包括改進(jìn)物流系統(tǒng)、優(yōu)化物料配送流程，以降低能源消耗、減少環(huán)境影響，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的可持續(xù)發(fā)展。如鄭文嶺以連鎖超市生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送系統(tǒng)為問(wèn)題導(dǎo)向，提出新的改進(jìn)方案，從供應(yīng)鏈的角度去分析配送的相關(guān)問(wèn)題[4]。鄭廣珠等考慮到多供應(yīng)商物料配送批量的經(jīng)濟(jì)性和制造商生產(chǎn)的時(shí)序性，建立雙層規(guī)劃模型，并采用遺傳算法和動(dòng)態(tài)規(guī)劃法求解，為供應(yīng)鏈中物料配送問(wèn)題提供優(yōu)化方法，達(dá)到降本增效的目的[15]。

綜上所述，物流配送領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主要集中在物流配送優(yōu)化、電子商務(wù)驅(qū)動(dòng)下的配送創(chuàng)新以及可持續(xù)供應(yīng)鏈管理三個(gè)方面。這些研究方向在理論上為物流配送領(lǐng)域的發(fā)展提供了新思路和方法。

4研究前沿及趨勢(shì)分析

4.1研究主題演進(jìn)及階段分析

運(yùn)用CiteSpace的“Timeline”功能生成的關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜（見(jiàn)圖5），該圖譜將每個(gè)聚類中的關(guān)鍵詞放在一條時(shí)間軸上，橫軸代表的是時(shí)間序列，關(guān)鍵詞之間的連線代表共現(xiàn)強(qiáng)度。

關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜（見(jiàn)圖6）通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率進(jìn)行時(shí)間序列分析，揭示了某些關(guān)鍵詞在特定時(shí)期內(nèi)的突然出

現(xiàn)或消失，用于研究熱點(diǎn)和前沿的分析。

結(jié)合圖1、圖5和圖6，可以更直觀地了解物流配送領(lǐng)域的發(fā)展歷程和主要研究方向的變化。1992—1997年由于文獻(xiàn)數(shù)量較少，且相關(guān)關(guān)鍵詞頻率太低，不具有足夠的重要性，被CiteSpace算法排除在外，所以不做分析。從1992年開(kāi)始，根據(jù)突現(xiàn)關(guān)鍵詞的變化，可以將物流配送的研究分為三個(gè)階段。

第一階段（1992—2005年）：物流配送研究處在萌芽期。我國(guó)物流配送體系尚不健全，存在著諸多管理和效率問(wèn)題。政府出臺(tái)了一系列政策文件，如《關(guān)于加快我國(guó)現(xiàn)代物流發(fā)展的若干意見(jiàn)》等文件的印發(fā)，為物流業(yè)的發(fā)展提供了政策支持和發(fā)展空間，同時(shí)企業(yè)開(kāi)始關(guān)注信息化建設(shè)，電子商務(wù)的興起也催生了配送模式的改革和創(chuàng)新。連鎖經(jīng)營(yíng)、物流、電子商務(wù)、配送、配送中心等關(guān)鍵詞的突現(xiàn)，表明了我國(guó)物流行業(yè)的初步發(fā)展?fàn)顟B(tài)，同時(shí)信息系統(tǒng)、算法、優(yōu)化模型等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)，反映了物流配送研究在信息技術(shù)和算法優(yōu)化方面的嘗試和探索。

第二階段（2006—2014年）：物流配送研究處在高速發(fā)展期，研究方向多樣化。電子商務(wù)蓬勃發(fā)展，國(guó)家加大了對(duì)物流配送基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和信息化技術(shù)應(yīng)用的支持力度，鼓勵(lì)物流企業(yè)加快信息化、智能化和綠色化發(fā)展。消費(fèi)模式和市場(chǎng)需求發(fā)生了巨大變化，對(duì)配送效率和服務(wù)質(zhì)量提出了更高要求，配送模型、配送策略等關(guān)鍵詞開(kāi)始在研究中顯現(xiàn)，表明對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)管理、優(yōu)化和決策的關(guān)注。同時(shí)，物流配送中心、選址、優(yōu)化模型、城市配送等方面的研究受到廣泛關(guān)注，表明對(duì)于物流配送過(guò)程中空間布局和地理信息分析的重視，以及相關(guān)配送模式的提出，以優(yōu)化物流配送過(guò)程。

第三階段（2015年至今）：物流配送研究趨于平穩(wěn)，研究方向更加深入。我國(guó)物流業(yè)面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化的挑戰(zhàn)。政府提出了互聯(lián)網(wǎng) + 物流、智能物流等戰(zhàn)略，鼓勵(lì)物流企業(yè)加大對(duì)智能化技術(shù)和新型物流模式的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生，物流機(jī)器人等技術(shù)被用于物流領(lǐng)域，為物流配送方面相關(guān)研究提供新思路，路徑規(guī)劃、改進(jìn)遺傳算法、協(xié)同配送等成為研究熱點(diǎn)，反映了我國(guó)物流業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì)和政策導(dǎo)向。隨著“雙碳”目標(biāo)的提出，加快推進(jìn)綠色低碳發(fā)展，低碳物流、綠色車輛路徑問(wèn)題，物流企業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型等成為了重要研究方向。此外，在2022年發(fā)布的《“十四五”現(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃》，提出了當(dāng)前背景下物流發(fā)展的重點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)數(shù)智化、綠色化、物流網(wǎng)絡(luò)升級(jí)等要點(diǎn)，充電設(shè)施選址、無(wú)人機(jī)配送、時(shí)變網(wǎng)路、農(nóng)村電商物流、冷鏈物流仿真等關(guān)鍵詞也反映了研究前沿。

4.2未來(lái)研究趨勢(shì)預(yù)測(cè)

在對(duì)物流配送領(lǐng)域的現(xiàn)有研究進(jìn)行可視化分析后，可以預(yù)測(cè)未來(lái)物流配送的研究沿著以下幾個(gè)關(guān)鍵方向發(fā)展。

4.2.1智能技術(shù)與配送的深度融合

探討如何利用智能技術(shù)來(lái)優(yōu)化物流配送流程，從更全面的角度去進(jìn)行分析。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)運(yùn)用在物流配送領(lǐng)域，不僅使得相關(guān)物流裝備得到改進(jìn)，還出現(xiàn)了許多高效的配送模式和業(yè)態(tài)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以更精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)需求，優(yōu)化庫(kù)存管理和配送路徑，減少配送時(shí)間和成本。人工智能則包括通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化配送路線，考慮多種因素如交通擁堵、配送時(shí)間窗和客戶需求等，從而實(shí)現(xiàn)高效調(diào)度物流資源。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)輸車輛、貨物、倉(cāng)庫(kù)等的實(shí)時(shí)監(jiān)控以及相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸，提升物流全過(guò)程的透明度和安全性。雖然現(xiàn)有研究在路徑優(yōu)化、多目標(biāo)優(yōu)化等方面取得了顯著進(jìn)展，但由于實(shí)際配送情況復(fù)雜，要考慮的因素眾多，仍存在一定的局限性。所以，基于智能技術(shù)在更多領(lǐng)域配送作業(yè)中的應(yīng)用，考慮多因素多場(chǎng)景配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和結(jié)合大數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的配送路徑優(yōu)化，以及涉及從倉(cāng)儲(chǔ)、分揀、運(yùn)輸?shù)健白詈笠还铩迸渌偷娜鞒虄?yōu)化等問(wèn)題是未來(lái)研究重點(diǎn)。

4.2.2綠色物流與可持續(xù)發(fā)展

在“雙碳”目標(biāo)背景下，推動(dòng)物流領(lǐng)域節(jié)能減排一直被強(qiáng)調(diào)。低碳物流和綠色車輛的研究成為熱點(diǎn)，現(xiàn)有研究大多集中在考慮碳排放的綠色車輛路徑規(guī)劃和綠色物流配送模式分析。隨著新能源在物流各環(huán)節(jié)的應(yīng)用擴(kuò)大，物流配送領(lǐng)域不斷加強(qiáng)綠色新技術(shù)和設(shè)備研發(fā)應(yīng)用。因此，考慮新能源車輛的續(xù)航里程和充電站分布情況，設(shè)計(jì)適合新能源車輛的配送路線，并在規(guī)劃中加入充電站停靠點(diǎn)的安排來(lái)保障配送任務(wù)的順利完成，是未來(lái)的一個(gè)研究方向。此外，探討發(fā)展綠色配送的政策措施和實(shí)施路徑，研究推動(dòng)物流企業(yè)的綠色化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素，將從另一個(gè)角度推動(dòng)物流配送的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，促進(jìn)行業(yè)綠色發(fā)展。

4.2.3農(nóng)村和城市配送協(xié)同發(fā)展

隨著農(nóng)村電商的迅猛發(fā)展，物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要性日益凸顯?！笆奈濉爆F(xiàn)代物流發(fā)展規(guī)劃明確提出補(bǔ)齊農(nóng)村物流發(fā)展短板。未來(lái)，探討如何在農(nóng)村地區(qū)打造高效的物流服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，解決農(nóng)村物流“最后一公里”的難題，提高農(nóng)產(chǎn)品流通效率將是重要的研究?jī)?nèi)容。同時(shí)，城市物流面臨著交通擁堵、配送效率低下等挑戰(zhàn)。未來(lái)研究立足于智能配送技術(shù)的發(fā)展，包括無(wú)人機(jī)配送、無(wú)人駕駛車輛和智能快遞柜等，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新提升城市物流的效率和服務(wù)質(zhì)量。關(guān)注城市與農(nóng)村物流配送體系的統(tǒng)籌發(fā)展，構(gòu)建全面、高效的物流網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)城鄉(xiāng)一體化發(fā)展，探索多樣化發(fā)展對(duì)策。

4.2.4綜合配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與協(xié)同

目前，物流領(lǐng)域正推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)化升級(jí)，建設(shè)智慧物流網(wǎng)絡(luò)。物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究中，主要解決兩個(gè)問(wèn)題，即配送中心的選址問(wèn)題和配送車輛的路徑規(guī)劃問(wèn)題，由這兩個(gè)問(wèn)題結(jié)合城市配送、城市地下配送、應(yīng)急物流配送、冷鏈配送、社區(qū)團(tuán)購(gòu)配送等不同場(chǎng)景進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究。然而，在智能化和共享經(jīng)濟(jì)背景下，信息實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)互通，多配送中心的協(xié)同運(yùn)作、智能技術(shù)應(yīng)用、跨系統(tǒng)協(xié)同以及實(shí)時(shí)調(diào)度系統(tǒng)的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)從倉(cāng)儲(chǔ)到配送的全流程自動(dòng)化和智能化是新的研究思路。同時(shí)，選址、路徑規(guī)劃和庫(kù)存控制是相互影響的，配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究需進(jìn)一步將三者結(jié)合起來(lái)，通過(guò)更系統(tǒng)的綜合考量，拓展物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究的廣度和深度。

5總結(jié)

本文利用中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）的數(shù)據(jù)，結(jié)合CiteSpace工具進(jìn)行文獻(xiàn)可視化分析，揭示了物流配送領(lǐng)域的研究狀況，通過(guò)對(duì)可視化圖譜的分析，得到以下結(jié)論。

文獻(xiàn)特征分析：物流配送領(lǐng)域經(jīng)歷了三個(gè)階段的發(fā)展，從增長(zhǎng)到逐漸穩(wěn)定，這反映了我國(guó)物流業(yè)的發(fā)展歷程和學(xué)術(shù)研究的演變。同時(shí)，在發(fā)文作者分析中，我們發(fā)現(xiàn)了一些高產(chǎn)作者和他們之間的合作網(wǎng)絡(luò)，盡管尚未形成真正的核心作者群，但研究者們已經(jīng)開(kāi)始形成小范圍的合作。

研究熱點(diǎn)分析：通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和聚類分析，發(fā)現(xiàn)物流配送規(guī)劃與優(yōu)化、電子商務(wù)驅(qū)動(dòng)下的配送創(chuàng)新和可持續(xù)供應(yīng)鏈管理是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。高頻率高中心度的關(guān)鍵詞代表著物流配送領(lǐng)域的重要議題和前沿技術(shù)，反映了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對(duì)于提高物流效率、滿足消費(fèi)需求和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注。

研究前沿和趨勢(shì)分析：通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜和突現(xiàn)圖譜的分析，我們揭示了物流配送領(lǐng)域的發(fā)展歷程和前沿動(dòng)態(tài)。受到政策和技術(shù)發(fā)展的影響，物流配送領(lǐng)域經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，但智能化、綠色化、高效率和可持續(xù)發(fā)展是現(xiàn)在關(guān)注的焦點(diǎn)，碳排放、路徑規(guī)劃、多目標(biāo)優(yōu)化、外賣配送、改進(jìn)遺傳算法、協(xié)同配送、無(wú)人機(jī)配送、時(shí)變網(wǎng)路等方面是當(dāng)下研究趨勢(shì)。未來(lái)，物流配送的相關(guān)研究將包含智能技術(shù)與配送的深度融合、綠色物流與可持續(xù)發(fā)展、農(nóng)村和城市配送協(xié)同發(fā)展、綜合配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與協(xié)同這幾個(gè)方面。

隨著智能技術(shù)的不斷發(fā)展和政策的支持，物流配送領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)迎來(lái)新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，未來(lái)也會(huì)有更多技術(shù)和更全面的場(chǎng)景被用于物流配送領(lǐng)域的研究。

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