中山大学运筹学与控制论考博初试以数学基础与学科交叉融合为特色，近五年考试大纲迭代呈现三大趋势：一是强化随机优化与智能算法的考核权重，2022年新增马尔可夫决策过程在物流调度中的应用案例；二是控制论方向增设"数字孪生系统建模"专项模块，2023年真题中包含工业机器人轨迹规划实例；三是跨学科融合题占比提升至35%，2024年考题要求运用凸优化理论分析碳中和路径优化问题。

核心考试科目包含《运筹学综合》（数学三+801应用数学）与《控制论前沿》（含现代控制理论、系统辨识、智能控制）。推荐参考书目《凸优化》（Boyd）需重点掌握第6章分布式优化算法，近三年相关考题出现概率达82%。控制论方向建议精读《线性系统理论》（Curtis）第4章，2023年状态观测器设计题即改编自该章习题15-7。

报考策略方面，建议采用"三维备考法"：纵向贯通数学基础（实变函数、泛函分析）、横向拓展交叉领域（智能算法、工业物联网）、立体模拟真题训练。特别要注意2024年新增的"基于强化学习的供应链弹性建模"案例分析题，需掌握MADDPG算法在多智能体系统中的应用。面试环节重点考察研究计划可行性，建议提前与叶培建、黄海涛等教授组队申报"智能决策支持系统"类课题。备考周期建议12个月，其中前4个月夯实数学基础，中间4个月专题突破，最后4个月模拟实战。