山东师范大学运筹学与控制论考博考试自2018年专业化改革以来，其命题思路呈现出明显的学科交叉性和应用导向性。以2022年真题为例，试卷共包含五大模块：基础理论（30分）、算法设计与分析（25分）、随机系统建模（20分）、多目标优化（15分）以及控制论综合应用（10分）。其中，整数规划建模题连续三年出现，2022年考题要求基于某物流中心选址问题建立混合整数规划模型，并运用分支定界法进行求解，同时需对模型中0-1变量和连续变量的经济意义进行阐释。

动态规划部分近年侧重于多阶段决策问题的建模能力考查，2021年真题中关于最优路径问题的求解要求考生不仅掌握逆序法，还需结合Bellman方程进行误差分析。特别值得注意的是，2023年新增了"基于深度强化学习的组合优化"论述题，要求考生对比传统运筹算法与深度学习方法在TSP问题中的收敛速度和求解精度差异，并给出应用场景的对比分析。控制论模块则持续强化对非线性系统鲁棒性分析的考查，2022年关于李雅普诺夫函数构造的证明题，要求考生同时运用Lyapunov直接法和Krasovskii方法进行多维度验证。

在备考策略方面，建议考生建立"三维知识图谱"：纵向梳理运筹学四大核心分支（线性规划、动态规划、图论、排队论）的演进脉络，横向打通与控制论、计算机科学、管理学的交叉知识点，立体化构建随机优化、智能算法等新兴领域的知识节点。针对近年出现的"运筹算法与人工智能融合"趋势，需重点掌握遗传算法改进策略、粒子群优化算法的参数敏感性分析，以及基于蒙特卡洛模拟的随机规划求解器开发方法。建议考生通过MATLAB/Python复现2019-2023年真题中的典型算法，例如运用Gurobi求解器实现大规模整数规划模型的松弛优化，并对比分支定界法的求解效率。

值得关注的是，2023年考试大纲新增了"工业4.0背景下的供应链优化"案例分析题，要求考生运用多目标优化工具包（如NSGA-II算法）解决生产调度与碳排放约束的冲突问题。此类题目需要考生具备将企业真实数据（如生产节拍、运输成本、环保指标）转化为数学模型的建模能力，同时掌握超目标优化中的Pareto前沿可视化分析技术。建议考生关注《运筹学与管理科学学报》近三年关于智能算法在智能制造中的应用论文，重点研读基于数字孪生的动态调度系统设计案例。