四川大学运筹学与控制论考博复习需要系统规划与针对性突破，考生应首先明确考试大纲和历年真题的侧重点。运筹学作为应用数学的重要分支，涉及线性规划、动态规划、图论、排队论等核心模块，控制论则涵盖系统理论、最优控制等内容。建议将复习分为基础巩固、专题突破、综合模拟三个阶段。

在基础阶段，需全面梳理教材知识框架。以《运筹学方法与模型》和《控制论基础》为蓝本，建立知识树状图：线性规划部分重点掌握对偶理论、灵敏度分析及几何解法；动态规划需理解最优子结构原理，结合背包、路径规划等经典案例强化建模能力；图论部分应熟练应用Dijkstra算法、最大流最小割定理等，通过MATLAB或Python实现算法可视化。控制论方面，需深入理解状态空间方程、能控能观性判据，结合李雅普诺夫稳定性理论构建系统分析框架。

专题突破阶段需强化真题分类训练。近五年真题显示，约35%考题涉及整数规划建模与求解，建议使用分支定界法、遗传算法进行专项突破，注意整数松弛问题的处理技巧。动态规划部分约25%为多阶段决策问题，需重点掌握阶段变量与状态变量的转化规则，如设备更新、投资决策等典型问题。控制论真题中，约20%涉及最优控制求解，需熟练掌握庞特里亚金极小值原理，能独立完成哈密顿函数构造与协态方程求解。

模拟考试阶段应严格遵循考试时间分配。通常3小时考试包含6道大题，建议按"基础题30分钟+综合题60分钟+证明题30分钟"的结构进行训练。重点提升计算题的步骤规范性，如线性规划对偶证明需完整展示对偶函数构造、约束转换及弱对偶定理应用；证明题注意逻辑链条的严密性，如运用反证法证明图论中的着色定理。同时建立错题档案，对每类错误进行归因分析，如计算错误（占比约40%）、模型假设不当（占25%）、公式记忆偏差（占20%）。

跨学科联系是四川大学考博的显著特点。建议结合智能系统、物流工程等应用场景重构知识体系：例如将车辆路径问题与强化学习结合，设计基于Q-Learning的动态规划算法；在供应链控制论中融入鲁棒优化理论，构建多目标决策模型。此类交叉研究既能体现专业深度，也符合学校在智慧物流、工业互联网等领域的研究方向。

最后阶段需注重答题策略优化。线性规划证明题建议采用"标准形推导-对偶建立-经济解释"的三段式结构；控制论综合题可尝试"状态空间建模-能控性验证-反馈控制器设计"的递进式论述。注意公式推导的规范性，如能控性矩阵的构造需明确各状态变量的排列顺序，避免因格式混乱导致扣分。同时关注近年热点，如数字孪生系统中的最优控制、区块链环境下的分布式优化等新兴领域，适当拓展阅读相关文献以体现研究潜力。

备考过程中建议组建3-5人学习小组，每周开展一次模拟答辩，重点演练开题报告式论述。与报考导师建立定期沟通机制，通过邮件或学术会议了解其近期研究方向，在复习后期重点准备3-5个深度研究案例。考前两周进行全真模拟，严格按考试时间、设备要求进行，培养考试节奏感。记住，运筹学本质是"优化决策的科学"，复习过程中要始终贯穿问题建模-方法选择-结果验证的完整思维链，方能在博士考核中脱颖而出。