福州大学物流管理学科作为福建省重点学科，其博士招生考试体系以"理论创新与实践应用并重"为特色，注重考核考生对智能物流系统、供应链韧性、绿色物流技术等前沿领域的理解深度。考生需重点掌握以下三大核心模块：

第一章 供应链优化与智能决策（占分25%）

1.1 多目标优化模型构建（需熟练运用NSGA-II、NSGA-III算法）

1.2 区块链在供应链溯源中的应用（重点掌握Hyperledger Fabric架构）

1.3 数字孪生技术实现供应链仿真（需结合AnyLogic平台建模）

第二章 物流设施规划与网络设计（占分20%）

2.1 立体仓库布局优化（三维LPP模型与遗传算法结合）

2.2 多式联运枢纽选址（考虑Voronoi图与TOPSIS综合评价）

2.3 无人配送节点动态配置（基于强化学习的实时调度策略）

第三章 绿色物流与可持续发展（占分15%）

3.1 碳足迹追踪体系构建（ISO 14067标准与LCA方法）

3.2 循环物流网络设计（考虑逆向物流与正向物流耦合）

3.3 新能源物流装备应用（重点分析氢燃料电池重卡技术参数）

特别强调：2023年新增"应急物流响应"考核模块，需掌握基于深度学习的灾害情景模拟系统（需展示至少两种不同的LSTM应用场景）。建议考生关注《中国物流与采购》近三年刊发的12篇重点论文，尤其是与福州大学合作的"港口智能集疏运系统"系列研究。

备考策略：

1. 技术层面：掌握Python在物流优化中的典型应用（如Pandas处理物流大数据，Scipy求解运筹学模型）

2. 理论层面：精读《Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation》第6版，重点标注第9章"Digital Supply Chain"新增内容

3. 实践层面：建议参与"闽江口智慧物流港"校企联合项目，至少完成1套完整的物流方案设计文档

近三年录取数据显示，跨专业考生需在初试阶段达到380分以上才有竞争力，特别强调需在面试环节展示完整的博士研究计划（建议包含3个创新点+2个技术实现路径）。建议提前联系物流学院张教授团队（研究方向：智能仓储系统），其团队2024年将承担国家自然科学基金重点项目"基于数字孪生的港口物流韧性提升研究"。