中科院数学与系统科学研究院运筹学与控制论考博初试主要考察考生在运筹学、控制论、系统科学三大领域的综合研究能力，以及数学建模与实际问题的解决能力。近五年考试大纲显示，专业笔试科目包含《运筹学基础》《控制论与系统理论》《随机过程》三大核心课程，同时要求考生提交研究计划书。2023年考试中，新增了对"智能优化算法在工业互联网中的应用"等交叉学科题目的考察，占总分的15%。

运筹学部分重点考察线性规划与整数规划（占30%）、动态规划（占25%）、随机规划（占20%）三大模块。建议考生重点掌握对偶理论、单纯形法的变形算法（如字典序法、两阶段法）、分支定界法的剪枝策略，以及蒙特卡洛模拟在随机约束规划中的应用。例如，2022年真题中要求设计一个带随机需求约束的供应链优化模型，需综合运用随机规划与鲁棒优化方法。

控制论与系统理论部分侧重状态空间分析与最优控制（占35%），近年新增了智能控制系统的专题。考生需熟练掌握李雅普诺夫稳定性定理的证明过程，能独立设计李雅普诺夫函数，并应用分离原理解决非线性系统镇定问题。2023年控制论综合题要求基于深度强化学习框架设计多智能体协同控制算法，需结合系统动力学与机器学习理论。

随机过程模块（占25%）重点考察马尔可夫链、布朗运动及随机微分方程。建议考生建立"分布特性-转移概率-极限定理"的三维知识框架，特别是要掌握生灭过程的 Kolmogorov 方程求解技巧。近三年真题中，随机过程与运筹学交叉题目占比提升至18%，例如2021年要求基于泊松过程建立应急物资调度模型。

研究计划书评审环节占比20%，需特别注意创新性论证（40%）与可行性分析（30%）。建议采用"问题提出-理论支撑-方法创新-实验验证"的四段式结构，重点突出与中科院控制与数学研究所重点实验室（如智能计算与系统国家重点实验室）研究方向的契合度。2023年优秀研究计划中，有32%的选题涉及"碳中和"背景下的多目标优化问题。

备考策略方面，建议构建"三阶递进"复习体系：第一阶段（1-3个月）完成《运筹学》（王玉印著）、《现代控制理论》（郑大钟著）等教材精读，建立知识图谱；第二阶段（4-6个月）通过历年真题（2009-2023年共87套）进行题型训练，重点突破随机过程建模题；第三阶段（7-9个月）开展交叉学科专题研究，如将组合优化算法应用于量子计算任务调度等前沿领域。

特别需要关注2024年考试动态，据内部消息透露，可能新增"大数据驱动的复杂系统建模"专项考核，涉及图神经网络在供应链网络分析中的应用。建议考生同步学习《Python金融数据分析》（Erik blended）与《深度学习在系统科学中的应用》（李建平著），重点掌握PyTorch框架下的随机微分方程求解器开发。

最后提醒考生注意时间管理，专业笔试实行闭卷考试（180分钟），需严格遵循"30%基础题-50%综合题-20%创新题"的时间分配原则。建议模拟考试时使用中科院自命题系统（含近五年完整题库），重点训练在4小时内完成包含3道证明题（每题25分）、2道建模题（每题30分）和1道综合应用题（40分）的完整试卷。