基于CiteSpace分析的停機(jī)位分配可視化研究

袁媛

摘要：隨著航空運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展，如何利用有限的機(jī)場(chǎng)設(shè)施資源是機(jī)場(chǎng)需要解決的主要問(wèn)題。而停機(jī)位作為運(yùn)輸資源的核心，其高效合理地分配使用至關(guān)重要。本文基于2000-2018年 CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)和Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)源，選擇信息可視化分析軟件CiteSpaceV，綜合了信息可視化方法和文獻(xiàn)計(jì)量方法，以可視化的方式顯示停機(jī)位分配領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系。從多元視角出發(fā)對(duì)停機(jī)位分配科學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行信息挖掘，分析停機(jī)位分配的知識(shí)基礎(chǔ)、研究主題和前沿，明確停機(jī)位分配研究的演化路徑和發(fā)展趨勢(shì)。

Abstract： With the rapid development of air transport industry， how to use limited airport facilities resources is the main problem to be solved. As the core of transportation resources， it is very important to allocate and use the gates efficiently and reasonably. Based on the literature sources of CNKI database and web of science database from 2000 to 2018， this paper selects CiteSpaceV， an information visualization analysis software， and integrates the information visualization method and literature measurement method to display the development process and structural relationship of the gate assignment domain in a visual way. From the perspective of multiple，this paper conducts information mining on the scientific literature of gate assignment， analyzes the knowledge basis， research topic and frontier of gate assignment， and clarifies the evolution path and development trend of gate assignment research.

關(guān)鍵詞：停機(jī)位分配;信息可視化;CiteSpace;知識(shí)圖譜;研究前沿

Key words： gate assignment;information visualization;CiteSpace;knowledge map;research fronts

中圖分類(lèi)號(hào)：G203 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)：1006-4311（2020）08-0041-05

0 ?引言

民用機(jī)場(chǎng)的停機(jī)位作為進(jìn)港飛機(jī)運(yùn)行的終點(diǎn)和離港飛機(jī)運(yùn)行的起點(diǎn)，其為飛機(jī)停放、旅客上下飛機(jī)、行李貨物裝載提供了場(chǎng)所，也是航空與地面運(yùn)輸?shù)霓D(zhuǎn)接點(diǎn)[1]。隨著航空運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展，國(guó)內(nèi)各大機(jī)場(chǎng)的航班數(shù)量都有明顯增長(zhǎng)，有限的機(jī)場(chǎng)設(shè)施資源逐漸成為限制民航事業(yè)發(fā)展的重要因素，因此，合理地分配使用各項(xiàng)設(shè)施資源是機(jī)場(chǎng)需要解決的主要問(wèn)題[2]。為解決這一問(wèn)題人們進(jìn)行了大量的研究，許多學(xué)者針對(duì)經(jīng)典停機(jī)位分配問(wèn)題（Gate Assignment Problem，GAP）進(jìn)行研究和改進(jìn)。因此，識(shí)別停機(jī)位分配研究的經(jīng)典理論及知識(shí)聚類(lèi)，利用CiteSpace軟件[3]辨析停機(jī)位分配研究的起源與演進(jìn)脈絡(luò)，探究停機(jī)位分配研究的前沿?zé)狳c(diǎn)及未來(lái)延伸趨勢(shì)，有利于構(gòu)建一個(gè)停機(jī)位分配研究的理論庫(kù)，為學(xué)者了解停機(jī)位分配的研究現(xiàn)狀及學(xué)科前沿提供理論參考。

1 ?數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以中國(guó)知網(wǎng)（2000-2018年）為數(shù)據(jù)源，以“停機(jī)位分配”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，共獲得文獻(xiàn)459篇中文文獻(xiàn)，在Web of Science中，以“gate assignment” OR“flight scheduling”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，共獲得文獻(xiàn)853篇英文文獻(xiàn)，對(duì)其摘要與參考文獻(xiàn)進(jìn)行下載，最終得到分析所需要的全部基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。對(duì)所得文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的統(tǒng)計(jì)分析、分類(lèi)分析和出版來(lái)源分析，形成了停機(jī)位分配研究領(lǐng)域的初步認(rèn)知。

1.2 研究方法

隨著時(shí)代的發(fā)展，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息的處理已經(jīng)不再是單純的文字加表格模式，而是向可視化方向發(fā)展?？茖W(xué)知識(shí)圖譜的出現(xiàn)方便了學(xué)者的研究，隨著技術(shù)的進(jìn)步，學(xué)者們利用圖譜工具逐漸展開(kāi)了對(duì)研究理論、范式、學(xué)科領(lǐng)域演進(jìn)等方面的研究[4]。與以往的文獻(xiàn)分析軟件相比，CiteSpace 軟件較多側(cè)重于對(duì)學(xué)科研究前沿的演變趨勢(shì)以及不同研究前沿之間的內(nèi)部聯(lián)系的研究[5]。因此本文以停機(jī)位分配相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，利用 CiteSpaceV軟件對(duì)被引文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的計(jì)量分析，提煉出停機(jī)位分配相關(guān)領(lǐng)域研究的知識(shí)基礎(chǔ)，把握停機(jī)位分配相關(guān)領(lǐng)域研究的最新進(jìn)展、前沿?zé)狳c(diǎn)以及演化趨勢(shì)，為相關(guān)學(xué)科研究提供依據(jù)。

2 ?停機(jī)位分配領(lǐng)域研究的分析

2.1 文獻(xiàn)數(shù)量分布

從2000-2018年分析的結(jié)果可知，從CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中文獻(xiàn)的分布來(lái)看，我國(guó)在停機(jī)位分配領(lǐng)域的文獻(xiàn)整體上趨勢(shì)良好，呈現(xiàn)出平穩(wěn)發(fā)展趨勢(shì)，2000年停機(jī)位分配我國(guó)在剛剛開(kāi)始興起，到2016年發(fā)表的文章上升為51篇，占比11.09%。2000-2016年間停機(jī)位分配領(lǐng)域呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì)，其中2011-2012年略有減少;而2016年之后停機(jī)位分配領(lǐng)域受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注略有減少。總體來(lái)說(shuō)研究文章數(shù)量在2013-2018年間有了較大幅度的提升，發(fā)表的論文之和占到全部論文的55.87%，反映出在停機(jī)位分配受到重視的背景下，學(xué)者們對(duì)停機(jī)位的研究熱度有所增加。對(duì)比CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)，從WoS 數(shù)據(jù)庫(kù)中文獻(xiàn)的分布來(lái)看，國(guó)外在停機(jī)位分配領(lǐng)域的研究較早，發(fā)展趨勢(shì)較平穩(wěn)。2012-2018年間停機(jī)位分配領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量較多但較為平穩(wěn);國(guó)內(nèi)對(duì)于停機(jī)位分配領(lǐng)域的研究起步較晚，但研究進(jìn)度緊趕國(guó)外文獻(xiàn)。

2.2 關(guān)鍵詞分布

關(guān)鍵詞是對(duì)文章文章主旨和核心內(nèi)容的高度概括，能體現(xiàn)文章的核心思想。分別對(duì)國(guó)內(nèi)外停機(jī)位分配研究的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)如表1。從停機(jī)位分配問(wèn)題的角度考慮，文獻(xiàn)主要考慮停機(jī)位分配問(wèn)題的特征分析，進(jìn)行建模優(yōu)化或算法研究，在此基礎(chǔ)上會(huì)考慮問(wèn)題中新出現(xiàn)的條件約束，如“滑行道”、“terminal”、“gate sizing”等。

2.3 文獻(xiàn)發(fā)表國(guó)家分布

通過(guò)運(yùn)用CiteSpaceV軟件對(duì)各個(gè)國(guó)家發(fā)表的論文數(shù)量與時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果中圓形結(jié)點(diǎn)代表國(guó)家，圓輪大小表示該國(guó)家在停機(jī)位分配領(lǐng)域總發(fā)文的數(shù)量，節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)表示不同國(guó)家之間所開(kāi)展的學(xué)術(shù)合作情況[6]。

由分析可知在停機(jī)位分配領(lǐng)域，有30個(gè)國(guó)家學(xué)者發(fā)表了相關(guān)成果，發(fā)文量超過(guò)100篇的國(guó)家為美國(guó)和中國(guó)，其中我國(guó)學(xué)者共發(fā)表該領(lǐng)域的研究成果116篇，2個(gè)國(guó)家累計(jì)發(fā)文量總占比55.15%，反映出該領(lǐng)域在世界范圍內(nèi)的研究成果區(qū)域的分布呈現(xiàn)典型的集中分散態(tài)勢(shì)。而美國(guó)學(xué)者在SCI、SSCI與A&HCI三大數(shù)據(jù)庫(kù)所收錄的期刊中發(fā)表的有關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量高達(dá)366篇，表明了美國(guó)學(xué)者對(duì)停機(jī)位分配領(lǐng)域的關(guān)注程度與科研實(shí)力，我國(guó)對(duì)于該領(lǐng)域的研究較美國(guó)還有很大差距?；谥行男缘姆治隹梢钥闯?，雖然我國(guó)學(xué)者在停機(jī)位分配研究領(lǐng)域取得的數(shù)量排名第二，但中心性較國(guó)外偏低，未來(lái)在停機(jī)位分配相關(guān)領(lǐng)域研究中應(yīng)該注重與境外學(xué)者之間的互動(dòng)與合作，提升中國(guó)在該研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力與話(huà)語(yǔ)權(quán)，樹(shù)立學(xué)術(shù)權(quán)威。

2.4 文獻(xiàn)發(fā)表機(jī)構(gòu)分布

利用中文數(shù)據(jù)庫(kù)生成的CiteSpace圖譜顯示：從高產(chǎn)機(jī)構(gòu)和發(fā)文情況看，發(fā)表論文數(shù)量在5篇以上的機(jī)構(gòu)共11家，發(fā)表論文數(shù)量共103篇，樣本論文總量的22.39%。南京航空航天大學(xué)民航學(xué)院刊文量最高，具有較高的中心度，位于機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)的中心位置，發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量達(dá)到43篇;中國(guó)民航大學(xué)、中山大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)等機(jī)構(gòu)的發(fā)文量也較高，這些機(jī)構(gòu)在CiteSpace機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜中的字體和節(jié)點(diǎn)半徑都較大，是停機(jī)位分配研究的代表性機(jī)構(gòu)。

從機(jī)構(gòu)性質(zhì)來(lái)看，航空航天類(lèi)的高校是停機(jī)位分配研究的主體力量，在前11所高產(chǎn)機(jī)構(gòu)中，航空航天特色的學(xué)校有5家，機(jī)構(gòu)資源在一定程度上限制了停機(jī)位分配領(lǐng)域的發(fā)展。從研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖譜看，有76個(gè)節(jié)點(diǎn)，39條連線(xiàn)，研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的密度為0.0137，表明高校和科研院所之間初步形成合作網(wǎng)絡(luò)，但聯(lián)系與合作程度依然較低，各領(lǐng)域研究較為獨(dú)立。

利用Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)生成的CiteSpace圖譜顯示：從高產(chǎn)機(jī)構(gòu)和發(fā)文情況看，發(fā)表論文數(shù)量在5篇以上的機(jī)構(gòu)共14家，發(fā)表論文數(shù)量共115篇，樣本論文總量13.16%。Univ Michigan 和Natl Cent Univ刊文量最高，具有較高的中心度，位于機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)的中心位置，發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量分別為16篇和15篇;Nanyang Technol Univ、Georgia Inst Technol、Kainan Univ、Tsinghua Univ、Univ Calif Los Angeles、MIT、Intel Corp等機(jī)構(gòu)的發(fā)文量也較高，這些機(jī)構(gòu)在都是停機(jī)位分配研究的代表性機(jī)構(gòu)。對(duì)比國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)現(xiàn)，停機(jī)位分配領(lǐng)的域外文文獻(xiàn)發(fā)表機(jī)構(gòu)較為分散，且聯(lián)系與合作程度依然較低。

3 ?停機(jī)位分配文獻(xiàn)的熱點(diǎn)分析

本文運(yùn)用CiteSpace對(duì)停機(jī)位分配領(lǐng)域的關(guān)鍵詞、期刊、作者以及所屬機(jī)構(gòu)等進(jìn)行共現(xiàn)分析，以揭示我國(guó)運(yùn)用CiteSpace進(jìn)行科學(xué)知識(shí)圖譜研究的研究前沿[7]。

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的459篇論文中共計(jì)有1822個(gè)關(guān)鍵詞。在CiteSpace生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)科學(xué)知識(shí)圖譜中，共選擇出163種關(guān)鍵詞以及關(guān)鍵詞之間的266條連線(xiàn)，如圖2所示。根據(jù)節(jié)點(diǎn)大小來(lái)尋找關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，以揭示研究背景。圖2表明，“遺傳算法”是圖譜中的最大節(jié)點(diǎn)。另外，“停機(jī)位分配”、“機(jī)場(chǎng)”、“航班延誤”、“航空運(yùn)輸”、“多目標(biāo)優(yōu)化”、“機(jī)位分配”、“航班調(diào)度”、“不正常航班”、“蟻群算法”、“空中交通流量管理”、“停機(jī)位”、“滑行道調(diào)度”、“調(diào)度”、“多跑道”等節(jié)點(diǎn)也非常顯眼，節(jié)點(diǎn)相對(duì)較大，在每個(gè)時(shí)間片中都有出現(xiàn)，它們反映出我國(guó)停機(jī)位分配相關(guān)研究的理論基礎(chǔ)、研究算法和工具。

其次，關(guān)注散落在圖四周的一些小節(jié)點(diǎn)，以揭示研究前沿和研究熱點(diǎn)[8]。圖2中出現(xiàn)了“再分配”、“epsilon精確算法”、“航空運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)”、“多航班多服務(wù)調(diào)度”、“模擬退火算法”、“公平性”、“優(yōu)化算法”、“建?！?、“最小方差控制”、“粒子群算法”、“貪婪模擬退火算法”、“調(diào)度優(yōu)化”、“旅客滿(mǎn)意度”、“機(jī)場(chǎng)容量”、“調(diào)機(jī)場(chǎng)終端區(qū)”等節(jié)點(diǎn)，反映出我國(guó)學(xué)者近年來(lái)運(yùn)用CiteSpace開(kāi)展停機(jī)位分配領(lǐng)域的科學(xué)知識(shí)圖譜研究，以發(fā)現(xiàn)這些研究領(lǐng)域知識(shí)發(fā)展的結(jié)構(gòu)與演變情況。

Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)的853篇論文中共計(jì)有5138個(gè)關(guān)鍵詞。在CiteSpace生成的關(guān)鍵詞共現(xiàn)科學(xué)知識(shí)圖譜中，共選擇出178種關(guān)鍵詞以及關(guān)鍵詞之間的637條連線(xiàn)，如圖3所示。其表明，“optimization”是圖譜中的最大節(jié)點(diǎn)。另外，“assignment”、“algorithm”、“aircraft”、“model”、“design”、“gate assignment”、“circuit”、“system”、“simulation”、“genetic algorithm”、“network”、“airport”、“terminal”、“performance”等節(jié)點(diǎn)也非常顯眼，節(jié)點(diǎn)相對(duì)較大，它們反映出國(guó)外停機(jī)位分配研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。

其次，關(guān)注散落在圖3四周的一些小節(jié)點(diǎn)，以揭示研究前沿和研究熱點(diǎn)。圖3中出現(xiàn)了“resonance assignment”、“polarization”、“neural network”、“membrane”、“activation”、“v-t optimization”、“purification”、“cmo”、“dual vdd design”、“state assignment”、“state minimization”、“domino logic”、“metal”等節(jié)點(diǎn)，反映出國(guó)外學(xué)者近年來(lái)運(yùn)用CiteSpace開(kāi)展停機(jī)位分配領(lǐng)域的科學(xué)研究，以發(fā)現(xiàn)這些研究領(lǐng)域知識(shí)發(fā)展的結(jié)構(gòu)與演變情況。

3.2 知識(shí)群組識(shí)別

研究領(lǐng)域可以被概念化成為從研究前沿到知識(shí)基礎(chǔ)的時(shí)間映射。原始數(shù)據(jù)中的被引文獻(xiàn)組成了該研究領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)，而引文則形成了研究前沿[9]。本文利用數(shù)據(jù)樣本繪制基于文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)的停機(jī)位分配研究領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)構(gòu)圖譜，以辨析停機(jī)位分配研究領(lǐng)域的理論結(jié)構(gòu)[10]。由于外文文獻(xiàn)研究與國(guó)內(nèi)相比較為前沿，故此處只對(duì)外文文獻(xiàn)進(jìn)行分析。利用魚(yú)眼技術(shù)進(jìn)行群組分析的如圖4所示。

#0 聚類(lèi)：#0 知識(shí)群組是停機(jī)位分配研究領(lǐng)域中的聚類(lèi)群組— “t-ox assignment”群組。該群組中文獻(xiàn)總量較多，中心度較高。通過(guò)原文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，該群組的研究集中在“circuit”和“gate sizing”等方面。可見(jiàn)，外文文獻(xiàn)對(duì)于停機(jī)位分配研究把停機(jī)位等同于對(duì)航班登機(jī)門(mén)的分配，是一個(gè)考慮航班類(lèi)型和停機(jī)位類(lèi)型匹配的過(guò)程。

#1 聚類(lèi)：#1知識(shí)群組是停機(jī)位分配研究領(lǐng)域中的聚類(lèi)群組——“flight gate assignment problem”群組。該群組中文獻(xiàn)總量近幾年較多，中心度非常高，與其他聚類(lèi)節(jié)點(diǎn)的連接較強(qiáng)。通過(guò)原文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，該群組的研究集中在“optimization”、“model”、“algorithm”、“gate reassignment” 和“design”等方面?？梢?jiàn)，近幾年停機(jī)位分配研究領(lǐng)域較為注重對(duì)于停機(jī)位分配模型的優(yōu)化、停機(jī)位再分配和算法的優(yōu)化和創(chuàng)新。

#2聚類(lèi)：#2知識(shí)群組是停機(jī)位分配研究領(lǐng)域中的聚類(lèi)群組——“Tabu search”群組。近幾年該群組中文獻(xiàn)總量開(kāi)始較多。通過(guò)原文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，該群組的研究集中在“calmodulin”、“spectroscopy”、“protein”和“crystal structure”等方面。可見(jiàn)，近幾年停機(jī)位分配研究領(lǐng)域較為注重對(duì)于停機(jī)位分配模型的禁忌搜索算法等算法優(yōu)化和研究方法的創(chuàng)新。

#6 聚類(lèi)：#6 知識(shí)群組是停機(jī)位分配研究領(lǐng)域中的聚類(lèi)群組——“comprehensive method”群組。該群組只有在20世紀(jì)初中文獻(xiàn)總量較多，且中心度非常低，與其他聚類(lèi)節(jié)點(diǎn)的連接較弱。通過(guò)原文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，該群組的研究集中在“state minimization”、“state assignment”和“multilevel logic implementation”等方面?？梢?jiàn)，近幾年停機(jī)位分配研究域?qū)τ诰C合性的方法研究關(guān)注較少。

3.3 作者共引分布

由于用CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)不支持被引作者分析，因此對(duì)459篇文章中的498個(gè)作者進(jìn)行分析，發(fā)表文獻(xiàn)超過(guò)10篇的作者只有4位，且以航空航天背景的學(xué)校的作者居多，可見(jiàn)我國(guó)作者對(duì)于停機(jī)位分配問(wèn)題的持續(xù)研究不夠，發(fā)表的文獻(xiàn)總體較少，且中心度不高即相互之間合作較少。

作者共引頻次越高表示學(xué)術(shù)相關(guān)性越強(qiáng)[11]。用WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中853篇文章的21852個(gè)被引作者進(jìn)行分析，被引在30次以上的作者有11位，其中Yan SY發(fā)表的文獻(xiàn)最多，達(dá)到102篇。分析知識(shí)圖譜圖5可以看出：YAN SY、DING H、BOLAT A、CHENG Y、DORNDORF U、BABIC O、XU J等人合作緊密，共被引情況較多，且對(duì)于停機(jī)位分配研究方面主要偏向于蟻群算法、SCEACO算法、數(shù)據(jù)的運(yùn)用和約束條件;而以NGUYEN D和一些匿名的學(xué)者與前者研究角度不同，選擇偏向于關(guān)注航線(xiàn)水平、線(xiàn)性松弛和高效率的停機(jī)位分配方法。

3.4 期刊共引

對(duì)WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中停機(jī)位分配領(lǐng)域文獻(xiàn)中被引100篇以上的期刊有9家，分析可見(jiàn)停機(jī)位分配領(lǐng)域的外文期刊中被引次數(shù)最多的都是偏向計(jì)算機(jī)、運(yùn)籌、控制類(lèi)以及綜合性質(zhì)的SCI 期刊，其中IEEE T COMPUT AID D期刊被引頻數(shù)最多，達(dá)到了191次，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超多其他外文期刊;和交通運(yùn)輸相關(guān)的期刊TRANSPORT SCI和TRANSPORT RES A-POL文獻(xiàn)也是停機(jī)位分配領(lǐng)域?qū)W者競(jìng)相引用的期刊。但期刊之間的中心度較低，相互合作較少。

4 ?停機(jī)位分配研究的演化趨勢(shì)分析

首先，對(duì)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中2000-2018年停機(jī)位分配研究文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析以及熱點(diǎn)演進(jìn)分析，得到停機(jī)位分配研究熱點(diǎn)演進(jìn)的時(shí)區(qū)知識(shí)圖譜（圖6）。2000-2018年停機(jī)位分配研究出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞遺傳算法、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)、航班延誤、航空運(yùn)輸、多目標(biāo)優(yōu)化等。機(jī)位分配、航班調(diào)度、不正常航班、蟻群算法、空中交通流量管理、停機(jī)位、滑行道調(diào)度、調(diào)度、多跑道等也是一些比較重要的關(guān)鍵詞，具有較高的中心性。近幾年對(duì)停機(jī)位分配領(lǐng)域相關(guān)的機(jī)場(chǎng)容量評(píng)估、粒子群算法被提出。

對(duì)WoS數(shù)據(jù)庫(kù)2000-2018年停機(jī)位分配研究文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，得到停機(jī)位分配研究熱點(diǎn)演進(jìn)的時(shí)區(qū)知識(shí)圖譜[12]（圖7）。2000-2018年停機(jī)位研究出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞 optimization、assignment、algorithm、aircraft、model、design、gate assignment、circuit、system等，具有較高的中心性。近年來(lái)外文文獻(xiàn)開(kāi)始對(duì)時(shí)間窗、網(wǎng)絡(luò)流模型、元啟發(fā)式算法和停機(jī)位狀態(tài)進(jìn)行深入研究。

對(duì)比國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的研究熱點(diǎn)，可以看出國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)均傾向于對(duì)停機(jī)位分配模型進(jìn)行優(yōu)化，算法的創(chuàng)新和開(kāi)發(fā)。同時(shí)較為注重停機(jī)位分配問(wèn)題本身所應(yīng)該考慮的約束和新的特征。

5 ?結(jié)語(yǔ)

本文在文獻(xiàn)梳理的基礎(chǔ)上利用CiteSpaceV，分析了2000-2018年來(lái)CNKI和WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中停機(jī)位分配領(lǐng)域研究相關(guān)問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)目前國(guó)際停機(jī)位分配領(lǐng)域研究呈現(xiàn)如下特點(diǎn)：

①?gòu)耐C(jī)位分配領(lǐng)域的研究熱度來(lái)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們對(duì)停機(jī)位分配領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)出上漲趨勢(shì)，研究成果不斷增加，近20 年間在國(guó)內(nèi)外累計(jì)發(fā)表了1312篇學(xué)術(shù)論文，且呈現(xiàn)出了集中-分散的發(fā)展格局。從發(fā)文期刊分布來(lái)看，發(fā)文數(shù)量最多的外文期刊為IEEE T COMPUT AID D、EUR J OPER RE、STRANSPORT SCI等三本SCI期刊。

②從WoS數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)文的國(guó)家來(lái)看，停機(jī)位分配領(lǐng)域發(fā)文呈現(xiàn)出集中化的狀態(tài)，中、美、德三國(guó)累計(jì)發(fā)表的文章占到全部論文的2/3左右，我國(guó)是停機(jī)位分配領(lǐng)域文獻(xiàn)研究發(fā)文數(shù)量較多的國(guó)家，但遠(yuǎn)不及美國(guó)，而且在該研究領(lǐng)域與其他國(guó)家間的合作偏少，中心性比較低，對(duì)我國(guó)學(xué)者來(lái)說(shuō)，在未來(lái)的研究進(jìn)程中要加強(qiáng)與其他國(guó)家的合作，以提升我國(guó)學(xué)者在國(guó)際停機(jī)位分配研究網(wǎng)絡(luò)中的影響力。

③從停機(jī)位分配領(lǐng)域文獻(xiàn)研究所關(guān)注的內(nèi)容和焦點(diǎn)問(wèn)題來(lái)看，停機(jī)位分配中應(yīng)用的基本模型（model）、構(gòu)建（design）、算法（algorithm）、優(yōu)化（optimization）、整體績(jī)效 （performance）、系統(tǒng)（system）、機(jī)場(chǎng)（airport）等內(nèi)容構(gòu)成了停機(jī)位分配領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，模型構(gòu)建及優(yōu)化、算法創(chuàng)新、協(xié)同性研究是該領(lǐng)域熱點(diǎn);同時(shí)國(guó)內(nèi)外學(xué)者們對(duì)停機(jī)位分配中應(yīng)用的戰(zhàn)略時(shí)間窗（time wondow）、網(wǎng)絡(luò)流模型（network model）、元啟發(fā)式算法（metaheuristics）和停機(jī)位狀態(tài)（behavior）等都構(gòu)成了停機(jī)位分配領(lǐng)域研究的知識(shí)基礎(chǔ)，充當(dāng)著停機(jī)位分配領(lǐng)域研究的理論基石。

參考文獻(xiàn)：

[1]Bouras A， Ghaleb M A， Suryahatmaja U S， et al. The airport gate assignment problem： a survey[J]. The scientific world journal， 2014， 2014.

[2]Dorndorf U， Drexl A， Nikulin Y， et al. Flight gate scheduling： State-of-the-art and recent developments[J]. Omega， 2007， 35（3）： 326-334.

[3]Chen C. Searching for intellectual turning points： Progressive knowledge domain visualization[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences， 2004， 101（suppl 1）： 5303-5310.

[4]劉光陽(yáng).CiteSpace 國(guó)內(nèi)應(yīng)用的傳播軌跡——基于2006-2015 年跨庫(kù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與可視化分析[J].圖書(shū)情報(bào)知識(shí)，2017，2：60-74.

[5]陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace 知識(shí)圖譜的方法論功能[J].科學(xué)學(xué)研究，2015，33（2）：242-253.

[6]滕雅琳.基于知識(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)外供應(yīng)鏈管理研究熱點(diǎn)分析及前沿探索[D].吉林大學(xué)，2017.

[7]孫威，毛凌瀟.基于CiteSpace方法的京津冀協(xié)同發(fā)展研究演化[J].地理學(xué)報(bào)，2018，73（12）：2378-2391.

[8]肖明，陳嘉勇，李國(guó)俊.基于CiteSpace研究科學(xué)知識(shí)圖譜的可視化分析[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2011，55（6）：91-95.

[9]秦曉楠，盧小麗，武春友.國(guó)內(nèi)生態(tài)安全研究知識(shí)圖譜[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2014，34（13）.

[10]侯劍華.工商管理學(xué)科演進(jìn)與前沿?zé)狳c(diǎn)的可視化分析[D]. 大連：大連理工大學(xué)，2009.

[11]White H D. Pathfinder networks and author cocitation analysis： A remapping of paradigmatic information scientists[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2003， 54（5）： 423-434.

[12]張昭.基于CiteSpace的商務(wù)智能研究熱點(diǎn)與前沿可視化分析[J].情報(bào)探索，2013（12）：6-9.