大连理工大学管理科学与工程考博复习需要系统规划与针对性突破。首先明确考试构成：初试通常包括政治、英语一、数学三和专业课（运筹学、管理信息系统、数据结构等），复试则侧重科研潜力评估。建议分三个阶段推进：

一、基础夯实阶段（3-6个月）

1. 数学基础强化：重点突破线性代数与概率统计（占60%分值），推荐使用《张宇概率》+《李永乐线代》教材，配合李永乐660题和张宇1000题进行模块化训练，每日保持3小时计算练习。

2. 专业课体系构建：建立知识图谱，运筹学以《运筹学教程（第5版）》为核心，重点掌握单纯形法、动态规划、网络优化；管理信息系统需精读《信息系统分析与设计（第7版）》，标注MIS生命周期各阶段关键模型。

3. 编程能力提升：Python需掌握Pandas数据处理（每周完成2个Kaggle入门项目），C++重点突破STL容器与算法（推荐《C++ Primer》第5版），建议在LeetCode完成300+中等难度算法题训练。

二、真题突破阶段（2-3个月）

1. 近五年真题精研：建立错题数据库，标注高频考点（如动态规划应用题占35%），分析出题规律。例如2021年运筹学出现多目标决策案例，需补充《多目标优化导论》相关内容。

2. 模拟考试训练：每周六上午进行全真模考（9:00-12:00数学，14:00-17:00专业课），使用答题卡规范填涂，严格计时。建议收集大连理工历年真题（可通过学校研究生院官网或联系在读博士生获取）。

3. 论文精读计划：精读近三年《管理科学学报》相关论文，重点分析研究方法（如混合整数规划在物流中的应用），整理文献管理笔记（推荐Zotero+EndNote）。

三、复试冲刺阶段（1个月）

1. 科研能力展示：整理3个研究案例，每个案例包含问题定义（200字）、方法论（500字）、创新点（300字），制作可视化PPT（推荐Canva设计模板）。

2. 英语能力强化：每日精听2篇NUS学术讲座（推荐MIT OpenCourseWare），积累专业术语（如stochastic optimization, heuristic algorithm），准备3分钟英文自我介绍（含研究设想）。

3. 导师联系策略：通过ResearchGate联系2-3位潜在导师，邮件需包含：①个人简历（突出数学建模竞赛获奖等）②研究设想（500字，结合导师近期论文）③本科/硕士成绩单。

特别提醒：关注2024年新变化，该校已将"智能决策与大数据分析"设为新增方向，需补充《大数据优化》核心章节（第4-6章），建议在Coursera完成"Data Science for Business"专项课程（Coursera编号：res-QY0JY）。考博期间注意保持每周3次心理疏导（推荐使用潮汐APP白噪音功能），模拟考试分数低于380分需启动B计划（申请海外高校访问学者项目）。