武汉大学运筹学与控制论考博考试以系统性和综合性著称，其核心考核目标在于考察考生对运筹学理论与控制论方法的理解深度、模型构建能力以及解决复杂工程问题的实践水平。历年真题显示，考试内容主要围绕运筹学五大核心领域（线性规划、动态规划、图论与网络分析、排队论、存储论）展开，同时控制论部分侧重系统稳定性分析、最优控制理论及智能控制算法。考生需重点掌握以下三大知识模块：

一、运筹学核心模型与算法

1. 线性规划部分需熟练运用单纯形法、对偶理论及灵敏度分析，特别关注带约束条件的多目标优化问题。2021年真题中，某物流配送问题涉及整数规划与线性规划的转换技巧，要求考生通过Gomory割据法处理变量取整约束。

2. 动态规划模块应重点掌握状态转移方程的建立方法，以2022年某生产计划优化题为例，需构建多阶段决策树并求解最优子结构。建议考生通过蒙特卡洛模拟验证状态空间划分的合理性。

3. 图论与网络分析中，最短路径算法（Dijkstra、Floyd）和最大流问题（Ford-Fulkerson）为高频考点。2023年某城市交通网络优化题要求结合层次分析法（AHP）进行路径权重分配，体现多方法融合趋势。

二、控制论理论与应用

1. 系统稳定性分析需深入理解李雅普诺夫第二方法，近五年真题中，非线性系统Lyapunov函数构造题占比达35%。典型如2022年某无人机姿态控制题，要求设计二次型Lyapunov函数并证明渐近稳定性。

2. 最优控制部分重点考察变分法与动态规划解法，2023年某航天器轨道修正题要求建立哈密顿函数并求解两点边值问题。建议考生掌握Boltyanskii公式在非线性系统中的应用。

3. 智能控制算法（滑模控制、模糊控制）出现频率逐年提升，2021年某工业机器人轨迹跟踪题要求设计滑模控制器并分析参数摄动影响，体现工程实践导向。

三、综合应用与创新

近年考试呈现"理论+实践"融合趋势，2022年某智慧仓储系统设计题要求综合运用存储论（EOQ模型）、排队论（M/M/c模型）和线性规划进行多目标优化，最终通过遗传算法求解Pareto最优解集。考生需注意：

1. 模型假设验证：如排队论中服务时间分布的拟合检验（Kolmogorov-Smirnov检验）

2. 数值计算能力：掌握MATLAB/Python在矩阵运算、算法实现中的应用

3. 论述规范：控制论证明题需完整呈现Lyapunov函数推导过程及稳定性判据

备考建议：建议按"基础理论（40%）-算法实现（30%）-综合应用（30%）"结构进行三轮复习。重点突破近五年真题（2019-2023），特别关注图论建模（占22%）、最优控制（占25%）和智能算法（占18%）三大模块。注意控制论部分需结合最新IEEE Transactions on Control论文案例，体现学科前沿性。考试时间分配建议：模型构建（30%）、算法求解（40%）、理论证明（30%）。