基于CiteSpace的我国车辆路径问题研究进展及热点前沿分析

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摘要旨在利用CiteSpace工具对我国车辆路径研究的进展和热点前沿进行分析，通过中国知网（CNKI）检索“车辆路径问题研究”，最终获得有效数据712篇。首先分析了年发文量、作者及研究机构分布，对高校被引学者和研究机构进行排名。接着统计关键词词频，对关键词进行聚类分析，总结了该领域的研究热点。最后通过构建时区图、突现图，描述了该领域研究主题的演化趋势。通过分析得出以下结论：车辆路径问题研究的发文量呈现波动上升趋势，研究者更倾向于独立研究，研究机构间合作不密切。未来我国需要建设车辆路径问题研究的核心团队，继续提高发文质量和数量；我国车辆路径研究的热点主要集中在传统路径规划算法、智能化路径规划以及多目标路径规划等方面；在我国车辆路径研究中，与实际道路情况和交通拥堵相关的问题备受关注,研究者通过运用交通流模型、交通预测技术等方法，探索如何考虑实际道路情况和交通拥堵对物流配送的影响，提高车辆配送的效率和可靠性。随着新兴技术的快速发展，学者们越来越关注将大数据、区块链、物联网、智慧物流等新兴前沿技术应用于车辆路径问题的研究领域，以提高研究的深度和广度。

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关键词: 车辆路径 CiteSpace 可视化分析研究热点趋势

发布日期: 2024-03-20

引用本文:

陈树广, 殷莉秀. 基于CiteSpace的我国车辆路径问题研究进展及热点前沿分析[J]. 物流技术, 2024, 43(01): 108-119.

链接本文:

http://www.logisticstech.com/CN/ 或 http://www.logisticstech.com/CN/Y2024/V43/I01/108

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