运筹学与控制论作为山东师范大学信息科学与工程学院博士研究生入学考试的核心科目，其考核体系具有鲜明的学科交叉特性和科研导向性。2023年考试大纲显示，试卷结构由基础理论（40%）、前沿技术（30%）、综合应用（20%）和科研潜质（10%）四部分构成，重点考察运筹学中的多目标优化、随机系统建模与控制论中的智能控制算法设计能力。近五年真题分析表明，动态规划与博弈论交叉题型出现频率达68%，强化了计算复杂度分析与鲁棒优化理论在金融工程、智能制造等领域的应用场景考察。

考生需重点突破三大知识模块：其一，运筹学基础理论需构建"规划-网络-决策"三维知识图谱，特别关注整数规划分支的分支定界算法与混合整数规划建模技巧，以2022年某企业物流路径优化案例为典型，要求建立含0-1变量的多目标模型并设计目标函数权重分配方案。其二，控制论部分应深入理解李雅普诺夫稳定性理论与反步控制算法，近三年在智能机器人控制方向的题目占比提升至42%，需掌握基于Lyapunov函数的控制器设计流程，并能够推导非线性系统在指数收敛条件下的误差估计公式。其三，交叉学科应用能力培养成为新趋势，如2021年将排队论与区块链共识机制结合，要求设计具有动态优先级的M/M/c排队系统并分析其吞吐量优化策略。

备考策略建议采用"三阶段递进式学习法"：第一阶段（1-3个月）完成《运筹学》（王恩涌版）、《现代控制理论》（郑大钟版）基础轮读，重点突破线性代数中的特征值分解、矩阵迭代收敛性等数学工具应用；第二阶段（4-6个月）开展专题突破，针对博弈论中的非合作博弈均衡求解、随机控制中的马尔可夫决策过程（MDP）建模等高频考点，结合MATLAB/Python进行算法实现；第三阶段（7-9个月）进行真题模拟与科研论文研读，特别关注2020-2023年《自动化学报》中鲁棒优化在工业互联网中的应用研究，培养将工程问题转化为数学模型的思维习惯。

值得关注的是，2024年考试将引入"开放式研究命题"环节，要求考生基于给定的产业场景（如新能源电网调度、无人机编队协同）设计理论框架并论证可行性。建议考生提前联系导师团队参与纵向课题预研，如参与国家自然科学基金"智能决策支持系统"子课题，积累实际工程问题的建模经验。控制论部分对深度强化学习的融合应用出现新动向，需重点掌握DQN算法在动态环境中的策略优化过程，并能够推导其与自适应控制理论的结合点。