基于CiteSpace的航空運(yùn)輸優(yōu)化研究知識(shí)圖譜分析

摘" 要：為了解航空運(yùn)輸優(yōu)化研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)及前沿趨勢(shì)，本文采用文獻(xiàn)計(jì)量法，以中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）和Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)2006—2023年國(guó)內(nèi)外關(guān)于航空運(yùn)輸優(yōu)化研究領(lǐng)域的出版物為分析數(shù)據(jù)，借助CiteSpace 6.2 R4（Advance）對(duì)該領(lǐng)域研究進(jìn)行可視化分析。結(jié)果表明：該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)研究成果隨時(shí)間變化呈波動(dòng)上升趨勢(shì)且波動(dòng)較小，國(guó)外研究成果總體呈逐步增長(zhǎng)趨勢(shì)且于2019年后迅速增加；研究機(jī)構(gòu)數(shù)量較多但未形成核心作者群，缺乏合作；航線網(wǎng)絡(luò)、機(jī)隊(duì)規(guī)劃、算法等是國(guó)內(nèi)外該領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容。

" 關(guān)鍵詞：航空運(yùn)輸；優(yōu)化；CiteSpace；可視化分析；研究熱點(diǎn)

" 中圖分類號(hào)：F562" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.03.027

Abstract： In order to understand the research status， hot spots and frontier trends in the research field of air transport optimization， this paper adopts the bibliometrization method and analyzes the domestic and foreign publications in the research field of air transport optimization from 2006 to 2023 in the core database of China National Knowledge Network（CNKI）and Web of Science. Visualize research in this field with CiteSpace 6.2 R4（Advance）. The results show that the domestic research results in this field show an increasing trend with little fluctuation over time， while the foreign research results show a gradual increasing trend and increase rapidly after 2019 years. There are a large number of research institutions but they have not formed a core group of authors and lack of cooperation; route network， fleet planning and algorithm are the main research contents in this field at home and abroad.

Key words： air transportation; optimization; CiteSpace; visual analysis; research hotspot

0" 引" 言

" 隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的不斷推進(jìn)，航空運(yùn)輸作為最高效便捷的客、貨運(yùn)輸方式具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益，不僅在全球經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮著重要作用，而且對(duì)于國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也產(chǎn)生重大影響[1]。由于受此前疫情影響，航空運(yùn)輸行業(yè)遭受巨大損失[2]，2022年的國(guó)際客運(yùn)量?jī)H為2019年的68.5%[3]。因此，航空運(yùn)輸領(lǐng)域的優(yōu)化問(wèn)題更加受到中外學(xué)者的重視，自2019年后研究成果迅速增加，而航空運(yùn)輸領(lǐng)域的研究對(duì)象主要為航線網(wǎng)絡(luò)、航班計(jì)劃、航空器、航空站及航空公司的研究，所以學(xué)者研究的主要關(guān)注點(diǎn)是對(duì)于航線網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化[4-6]和航班的機(jī)隊(duì)優(yōu)化配置[7-9]來(lái)減少航空公司的運(yùn)營(yíng)成本，提高航空公司的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，以及如何優(yōu)化算法[9-10]實(shí)現(xiàn)對(duì)該問(wèn)題更好更快的進(jìn)行求解。

由于國(guó)內(nèi)外的航空運(yùn)輸優(yōu)化研究起點(diǎn)不同且社會(huì)情況存在差異，國(guó)內(nèi)與國(guó)外的航空運(yùn)輸優(yōu)化的研究熱點(diǎn)、研究深度、研究進(jìn)展及研究成果存在差別，且尚未有文獻(xiàn)對(duì)國(guó)內(nèi)外航空運(yùn)輸優(yōu)化研究領(lǐng)域文獻(xiàn)成果進(jìn)行歸納總結(jié)。由于傳統(tǒng)的文獻(xiàn)歸納法具有一定的主觀片面性，因此綜合利用科學(xué)計(jì)量法及可視化分析技術(shù)，針對(duì)航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域以中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)2006—2023年收錄的航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的文獻(xiàn)為分析數(shù)據(jù)，并對(duì)發(fā)文量、關(guān)鍵詞、作者、合作網(wǎng)絡(luò)等要素進(jìn)行可視化分析，構(gòu)建知識(shí)圖譜，揭示該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)。基于此，本文通過(guò)使用CiteSpace對(duì)航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的關(guān)鍵詞共現(xiàn)、關(guān)鍵詞突顯、作者及機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系進(jìn)行分析，旨在日后幫助研究人員更好的了解該領(lǐng)域。

1" 數(shù)據(jù)與分析

1.1" 數(shù)據(jù)來(lái)源

中文數(shù)據(jù)以中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)源，設(shè)置“主題”為檢索條件，以“航空運(yùn)輸”或“優(yōu)化”為檢索詞進(jìn)行高級(jí)搜索，檢索時(shí)間為2006—2023年，時(shí)間跨度為18年，文獻(xiàn)類型設(shè)定為“學(xué)術(shù)期刊”共檢索到371條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)手動(dòng)篩選去除與研究?jī)?nèi)容不相關(guān)文獻(xiàn)后得到206篇有效文獻(xiàn)，以CiteSpace所要求的Refworks文獻(xiàn)數(shù)據(jù)類型導(dǎo)出。英文數(shù)據(jù)源自WOS核心數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)置“主題Topic”為檢索條件，以主題TS＝“air transportation”AND（“optimize”O(jiān)R“optimization”）進(jìn)行高級(jí)檢索，檢索時(shí)間為2006—2023年，文獻(xiàn)類型設(shè)定為“Article”共檢索到973條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，經(jīng)手動(dòng)篩選后有265篇有效數(shù)據(jù)，并以純文本格式導(dǎo)出數(shù)據(jù)。

1.2" 研究方法

" 本文對(duì)于航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的前沿分析采用的是由陳超美教授開(kāi)發(fā)的可視化分析軟件，這款軟件以科學(xué)文獻(xiàn)為對(duì)象，通過(guò)引文分析和可視化技術(shù)將文獻(xiàn)的發(fā)展?fàn)顩r繪制成科學(xué)知識(shí)圖譜，以更直觀的形式展現(xiàn)文獻(xiàn)研究領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r及前沿趨勢(shì)。本文借助CiteSpace 6.2 R4（Advance）將導(dǎo)出的文獻(xiàn)進(jìn)行格式查重轉(zhuǎn)換并完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。時(shí)間區(qū)間設(shè)置為2006—2023年，時(shí)間切片為1年，閾值設(shè)置為50，節(jié)點(diǎn)類型依次選為關(guān)鍵詞、作者、機(jī)構(gòu)及突現(xiàn)詞進(jìn)行圖譜繪制，了解航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的發(fā)文作者及研究機(jī)構(gòu)，探究該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)。

2" 研究結(jié)果與分析

2.1" 發(fā)文量分析

" 年度發(fā)文數(shù)量可以反映出在一段時(shí)間內(nèi)該研究領(lǐng)域的發(fā)展情況，圖1為對(duì)于2006—2023年航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域所得文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到的年度發(fā)文時(shí)間分布情況。從CNKI中文文獻(xiàn)來(lái)看，在2006—2009年間發(fā)文數(shù)量不高在6～12篇/年區(qū)間波動(dòng)，為航空運(yùn)輸優(yōu)化研究的起步階段，2010—2017年間發(fā)文數(shù)量呈快速波動(dòng)上升趨勢(shì)，發(fā)文量在12～18篇/年區(qū)間波動(dòng)，2017和2020年發(fā)文量最高，為18篇共計(jì)占總發(fā)文數(shù)發(fā)文量量的16%，2018—2023年間發(fā)文數(shù)量較少且于6～10篇/年區(qū)間波動(dòng)。

" 從WOS英文文獻(xiàn)來(lái)看，從2006—2018年間發(fā)文數(shù)量總體呈緩慢上升趨勢(shì)，在2～16篇/年區(qū)間波動(dòng)，2019—2023年間發(fā)文數(shù)量快速增加，在19～41篇/年區(qū)間波動(dòng)，2022年發(fā)文數(shù)量最高為42篇，占總發(fā)文量的15.8%，該階段為該領(lǐng)域研究的成長(zhǎng)階段，近五年研究熱度較高且近四年發(fā)文量在25篇/年以上。總體來(lái)看，由于疫情沖擊，航空公司的經(jīng)營(yíng)狀況受到影響，為了恢復(fù)航空公司的發(fā)展，自2018年起，國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者開(kāi)始逐漸更加關(guān)注對(duì)航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的研究，因此發(fā)文數(shù)量也在逐漸增加。

2.2" 作者共現(xiàn)分析

通過(guò)對(duì)研究作者和作者間的合作關(guān)系及作者的發(fā)文數(shù)進(jìn)行分析，可以直觀的了解研究的主流內(nèi)容。本文通過(guò)使用CiteSpace并將節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為“Author”來(lái)生成得到節(jié)點(diǎn)數(shù)為160，連線數(shù)為102的CNKI文獻(xiàn)作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜，以及節(jié)點(diǎn)數(shù)為182，連線數(shù)為140的WOS文獻(xiàn)作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜，如圖2和圖3所示。圖中節(jié)點(diǎn)或標(biāo)簽字體越大表明該作者發(fā)文數(shù)量越多，節(jié)點(diǎn)間連線的密度表示作者間合作關(guān)系的強(qiáng)弱。

" 由圖2可知，發(fā)文數(shù)量最多的作者為朱金福（21篇），吳薇薇（7篇）、柏明國(guó)（7篇）、姜濤（6篇）、樂(lè)美龍（5篇）、孫宏（5篇）等人緊隨其后。從作者合作網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，部分學(xué)者間存在交流合作，主要的合作團(tuán)隊(duì)形成了南京航空航天大學(xué)分別以朱金福和吳薇薇為核心及以該校的樂(lè)美龍和鄭文娟為核心的研究團(tuán)隊(duì)、以中國(guó)民用航空飛行學(xué)院孫宏和汪瑜為核心的研究團(tuán)隊(duì)、以大連海事大學(xué)楊忠振和于述南為核心的研究團(tuán)隊(duì)等。總體來(lái)看，作者間的合作團(tuán)隊(duì)較多但合作關(guān)系較弱，此外圖中孤立的節(jié)點(diǎn)表明學(xué)者偏向于進(jìn)行獨(dú)立研究。

" 由圖3可知，Hamsa的發(fā)文量最多為5篇，其次為Zhang Honghai、Antunes、Alam發(fā)文量均為3篇，是航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的核心作者。從作者合作網(wǎng)絡(luò)來(lái)看，部分學(xué)者具有合作關(guān)系，主要形成以Savelsbergh和Garcia等人的研究團(tuán)隊(duì)、以Dessens和Maeizy等人的研究團(tuán)隊(duì)共同組成該研究領(lǐng)域的核心團(tuán)隊(duì)。圖中由紫色節(jié)點(diǎn)組成的較為密集的合作網(wǎng)絡(luò)較為顯著，是由Pitari、Pyle和Marizy等14位研究學(xué)者共同組成的一個(gè)跨區(qū)域的合作團(tuán)隊(duì)，他們主要來(lái)自研究機(jī)構(gòu)Helmholtz Association（亥姆霍茲協(xié)會(huì)）、University of Oslo（奧斯陸大學(xué)）及University of Cambridge（劍橋大學(xué)）等高校。總體來(lái)看，作者間的合作團(tuán)隊(duì)較多，孤立的點(diǎn)較少，作者間的聯(lián)系較為緊密。

2.3" 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞是論文研究核心的高度概括和凝結(jié)。關(guān)鍵詞共現(xiàn)可直白的反映出高頻關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系，同一關(guān)鍵詞在不同文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻率越高，越反映出該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文通過(guò)使用CiteSpace并將節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為“Keyword”來(lái)生成得到節(jié)點(diǎn)數(shù)為295，連線數(shù)為566的CNKI機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜，以及節(jié)點(diǎn)數(shù)為156，連線數(shù)為565的WOS機(jī)構(gòu)共現(xiàn)圖譜圖譜，如圖4和圖5所示。同時(shí)對(duì)CNKI和WOS文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次排名前十的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)如表2所示，圖中點(diǎn)越大表明關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多研究關(guān)注度越高，點(diǎn)間的連線越粗則共現(xiàn)度越強(qiáng)，關(guān)鍵詞的中心度代表其受關(guān)注程度。

" 由圖4可知，根據(jù)圖中信息可以將國(guó)內(nèi)航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域熱點(diǎn)主題大致劃分為3個(gè)方面：航線網(wǎng)絡(luò)、機(jī)隊(duì)規(guī)劃、算法。其中，研究學(xué)者對(duì)于“航線網(wǎng)絡(luò)”優(yōu)化的關(guān)注度最高出現(xiàn)了20次，航線網(wǎng)絡(luò)直接決定航空公司的市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)范圍及核心競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)航空公司的運(yùn)營(yíng)具有重要意義。國(guó)內(nèi)的實(shí)際航線結(jié)構(gòu)主要以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的模式為主，這種模式嚴(yán)重限制了飛行時(shí)間及貨物接收和發(fā)貨的所需時(shí)間，降低了網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模效益，為了提高規(guī)模效益，國(guó)內(nèi)對(duì)于航線網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化主要集中在軸輻式運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，表現(xiàn)在對(duì)樞紐點(diǎn)位置的優(yōu)化。學(xué)者在求解樞紐選址問(wèn)題建立數(shù)學(xué)模型時(shí)通常還會(huì)考慮一些限制性因素，如在構(gòu)建航線網(wǎng)絡(luò)時(shí)考慮了機(jī)場(chǎng)的容量限制[11]、航線擁堵情況下的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化[12]、考慮了需求不確定性情況下的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)[13]以及其他限制性因素。此外，高榮環(huán)等[14]考慮了航線聯(lián)盟下的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，何湘妮等[15]和戴濤[16]建立競(jìng)爭(zhēng)情景下的優(yōu)化模型，陸溪等[17]和吳明昊等[18]將高鐵引入航線網(wǎng)絡(luò)，建立空鐵聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)建立更靈活的航線網(wǎng)絡(luò)，學(xué)者在進(jìn)行研究時(shí)通常構(gòu)建成本最小化的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，且大多以航空公司運(yùn)營(yíng)成本最小化為目標(biāo)建立優(yōu)化模型。由于機(jī)隊(duì)配置對(duì)運(yùn)營(yíng)成本影響較大，機(jī)隊(duì)規(guī)劃與航線網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合決策受到學(xué)者們的關(guān)注。由于不同機(jī)型的油耗成本及碳排放量差異較大，且隨著近年來(lái)綠色航空業(yè)的發(fā)展，有部分學(xué)者將機(jī)隊(duì)規(guī)劃與航線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃進(jìn)行綜合考慮，建立低碳化及成本最小化的一體化模型。在優(yōu)化算法方面，由于智能算法具有高效搜尋全局最優(yōu)解的能力且能在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解。因此國(guó)內(nèi)學(xué)者在解決航線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)更傾向于使用智能算法，并有部分學(xué)者對(duì)原有的算法進(jìn)行改進(jìn)來(lái)提高求解效率，鄧亞娟等[19]采用基于隨機(jī)模擬的遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解，崔小燕等[20]應(yīng)用并行蟻群算法對(duì)單分配樞紐網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行求解，來(lái)優(yōu)化軸運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)；傅少川等[21]通過(guò)改進(jìn)的禁忌搜索智能算法來(lái)求解；此外，有的學(xué)者也使用枚舉法、拉格朗日松弛算法[22-23]和列生成法[24]等其他算法進(jìn)行求解。由于精確算法在求解此類NP難問(wèn)題時(shí)具有一定的困難，可能無(wú)法在合理時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)解，因此啟發(fā)式算法更受學(xué)者們的青睞。

" 由圖5可知，為了提高分析的準(zhǔn)確性，對(duì)意思相近的關(guān)鍵詞進(jìn)行了合并處理。根據(jù)圖中信息可以將國(guó)外航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域熱點(diǎn)主題大致劃分為3個(gè)方面：算法（algorithm）、航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（network design）、空中交通管理（air traffic management）。其中關(guān)鍵詞“算法（algorithm）”出現(xiàn)的頻次最高，出現(xiàn)了53次。這說(shuō)明國(guó)外學(xué)者在對(duì)航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的問(wèn)題進(jìn)行求解時(shí)比較關(guān)注算法的性能，并不斷嘗試對(duì)算法進(jìn)行創(chuàng)新優(yōu)化。在解決航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，通常使用性能較好的啟發(fā)式算法進(jìn)行求解，如Klincewicz[24]針對(duì)樞紐選址問(wèn)題將禁忌搜索算法與貪婪隨機(jī)相結(jié)合進(jìn)行求解，Budenbender et al.[25]針對(duì)貨運(yùn)航線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，采用了禁忌搜索和分支定界相結(jié)合的算法進(jìn)行求解，F(xiàn)azel et al.[26]使用模擬退火和迭代局部搜索兩種元啟發(fā)式方法進(jìn)行處理，Andreas et al.[27]提出了一種基于最短路徑的高效啟發(fā)式算法。除此之外，分支定界法[25，28]、拉格朗日松弛[29]等其他精確算法也會(huì)被用來(lái)解決此類問(wèn)題，由于其計(jì)算方法原始，因此適用于節(jié)點(diǎn)較少的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。目前國(guó)外的實(shí)際航線大多為軸輻式網(wǎng)絡(luò)，因此國(guó)外學(xué)者對(duì)于航線優(yōu)化也集中在軸輻式網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。除此之外，國(guó)外對(duì)于減少多種運(yùn)輸方式耦合的航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的脆弱性[30-31]研究較為深入且起步較早。空中交通管理包括空中交通服務(wù)（air traffic service），空中交通流量管理（air traffic flow management）和空域管理（airspace management）三個(gè)子部分，對(duì)于空中交通管理的優(yōu)化研究不僅可以更好的維護(hù)空中交通秩序，保障空中交通暢通，還可以有效地解決航線改道、地面延誤、燃料消耗和航班取消等問(wèn)題，促進(jìn)航空運(yùn)輸?shù)男省?duì)于空中交通管理的研究主要集中在空中交通流量管理（ATFM）方面，高效的航班路線和調(diào)度在空中交通流量管理中發(fā)揮著重要作用[32]，其本質(zhì)為最大限度地優(yōu)化并利用機(jī)場(chǎng)和航線容量，以確保航空運(yùn)輸?shù)陌踩托省W(xué)者們會(huì)將流量?jī)?yōu)化與調(diào)度空域配置一同研究，Diao et al.[33]開(kāi)發(fā)Dantzig-Wolfe分解和列生成方法來(lái)優(yōu)化空中交通流量管理和空域配置，Zhang et al.[34]依賴增量策略提出一種新的分層流路由調(diào)度方法，來(lái)提高航班路線和調(diào)度，Cassandras et al.基于拉格朗日松弛的分布式方法與一種啟發(fā)式的前向-后向傳播算法相結(jié)合來(lái)進(jìn)行求解，減少飛機(jī)出發(fā)和到達(dá)的時(shí)間表偏差，Yan et al.[35]提出一種同步需求-容量平衡的新方法優(yōu)化空中交通流量管理。

3" 結(jié)" 論

" 基于CiteSpace軟件，對(duì)中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）和Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)2006—2023年發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行年度發(fā)文量分析、研究作者、研究機(jī)構(gòu)及合作關(guān)系、關(guān)鍵詞共現(xiàn)和關(guān)鍵詞突現(xiàn)進(jìn)行可視化分析得到以下結(jié)論：

" （1）關(guān)于航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的研究外文文獻(xiàn)較多，近三年發(fā)文量在26～41篇/年，研究熱度較高且研究?jī)?nèi)容較為充分。中文文獻(xiàn)發(fā)文量較少，近三年發(fā)文量在6～10篇/年，研究熱度較低。由于國(guó)情差異，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的研究側(cè)重有所區(qū)別，國(guó)內(nèi)學(xué)者可以適當(dāng)借鑒國(guó)外學(xué)者的研究方向及內(nèi)容方法，并與我國(guó)實(shí)際情況相結(jié)合，提高航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱度。

" （2）航空運(yùn)輸優(yōu)化領(lǐng)域國(guó)內(nèi)研究作者群通常為高校研究人員。團(tuán)隊(duì)成員通常為同一機(jī)構(gòu)作者組成，形成機(jī)構(gòu)內(nèi)部的作者群網(wǎng)絡(luò)，不利于各機(jī)構(gòu)間的溝通與合作，也不利于學(xué)術(shù)研究的進(jìn)步發(fā)展。相較于國(guó)內(nèi)，國(guó)外的作者群形成了一定的跨機(jī)構(gòu)跨區(qū)域的合作關(guān)系，且合作關(guān)系較為密集，則在一定程度上也有利于學(xué)術(shù)研究發(fā)展。因此，建議國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域進(jìn)行研究時(shí)要提高合作溝通意識(shí)，加強(qiáng)各機(jī)構(gòu)間的合作，促進(jìn)研究機(jī)構(gòu)間形成跨域合作關(guān)系，組建高校與航司、各航司間以及各高校間的合作團(tuán)隊(duì)，共同助力我國(guó)航空運(yùn)輸業(yè)。

" （3）通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞共現(xiàn)進(jìn)行分析，國(guó)外的研究熱點(diǎn)主要聚集在模型、算法及空中交通管理方面，國(guó)內(nèi)的研究熱點(diǎn)除了關(guān)注模型和算法方面的優(yōu)化，航空運(yùn)輸魯棒性優(yōu)化和空鐵聯(lián)運(yùn)也是其關(guān)注的熱點(diǎn)。研究前沿主要集中在對(duì)模型的創(chuàng)新、算法的改進(jìn)優(yōu)化、國(guó)內(nèi)的空鐵聯(lián)運(yùn)和國(guó)外的空中交通管理。并且在民航數(shù)字化、智能化、信息化的背景下，可以將其與航空運(yùn)輸相結(jié)合來(lái)應(yīng)對(duì)航空運(yùn)輸中的不確定性提高運(yùn)輸效率，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)航班延誤天氣變化等因素，構(gòu)建智能化航班管理系統(tǒng)，減少航班擁堵及等待時(shí)間。

（4）本文通過(guò)使用CiteSpace對(duì)航空優(yōu)化領(lǐng)域的研究分布及前沿趨勢(shì)繪制可視化圖譜，但研究仍存在不足，研究結(jié)果有待豐富和完善。

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收稿日期：2024-01-20

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（71802141）；遼寧省教育廳科學(xué)研究經(jīng)費(fèi)項(xiàng)目（LJKR0102）

作者簡(jiǎn)介：袁" 媛（1986—），女，遼寧沈陽(yáng)人，沈陽(yáng)航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，講師，博士，研究生導(dǎo)師，研究方向：航空運(yùn)營(yíng)管理；李子安（2000—），女，遼寧丹東人，沈陽(yáng)航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：航空運(yùn)營(yíng)管理。

引文格式：袁媛，李子安. 基于CiteSpace的航空運(yùn)輸優(yōu)化研究知識(shí)圖譜分析[J]. 物流科技，2025，48（3）：116-120.