中科院数学与系统科学研究院管理科学与工程学科作为国家重点学科，其博士招生考试具有鲜明的学科交叉特色与理论实践并重的命题导向。考生需在掌握运筹学、系统科学、智能优化三大核心理论体系的基础上，重点关注复杂系统建模与决策分析、大数据驱动的管理决策、多智能体协同优化等前沿领域。考试科目通常包括《管理科学与工程综合考试》与《专业综合能力测试》，前者重点考察运筹学基础理论，后者侧重系统科学方法论。

推荐参考书目应涵盖以下经典教材：

1. 《运筹学（第六版）》韩大勇等编，清华大学出版社

- 重点掌握线性规划对偶理论、动态规划最优化原理、随机过程在排队论中的应用

- 注意非线性规划K-T条件与模糊规划模型的数学推导

2. 《管理科学基础（第四版）》于树泉等编，机械工业出版社

- 系统梳理系统动力学建模方法、AHP层次分析法与模糊综合评价法的实现路径

- 强化数据包络分析（DEA）的数学建模与Malmquist指数计算

3. 《系统科学方法论》陈晓红著，科学出版社

- 深入理解复杂系统涌现特性、系统边界界定原则与反馈回路分析技术

- 掌握社会生态系统（SES）建模中的SD建模软件Vensim操作技巧

复习策略需遵循"三阶段递进"原则：

- 基础强化阶段（3-6个月）：建立数学建模思维，完成近十年全国运筹学竞赛真题精解

- 专题突破阶段（2个月）：针对智能优化算法（如NSGA-II、MOEA/D）进行算法改进设计

- 综合冲刺阶段（1个月）：开展多学科交叉案例研究，例如基于深度强化学习的供应链鲁棒优化

考试内容呈现显著趋势特征：

1. 运筹学部分占比约55%，重点考察随机规划在金融风险管理中的应用

2. 系统科学模块增加复杂网络分析（如社区发现算法、节点中心性度量）

3. 新增编程能力考核要求，Python/Matlab实现遗传算法、粒子群优化的代码设计

复试环节需特别准备：

- 系统科学论文写作（要求包含系统动力学仿真实验）

- 跨学科课题设计（如结合区块链技术的分布式优化模型）

- 学术潜质评估（重点考察研究问题提出能力与理论工具迁移应用水平）

建议考生建立"理论-算法-案例"三维知识体系，通过参与国家大学生创新创业训练计划项目积累实证研究经验，同时关注《管理科学学报》《系统工程理论与实践》等核心期刊最新研究成果。考试时间管理需严格遵循：综合考试120分钟内完成6道大题（每题20分），其中运筹学占比4道（80分），系统科学占2道（40分）。