云南大学运筹学与控制论考博考试历经多年发展已形成鲜明特色，其命题体系既注重学科基础理论深度，又强调解决复杂工程问题的应用能力。从2018-2023年真题统计可见，试卷结构呈现"6+3+1"模式，即6道计算题（每题15分）、3道证明题（每题20分）和1道综合应用题（30分），总分150分。核心考核模块包含线性规划与整数规划（占比28%）、动态规划与随机控制（21%）、图论与网络优化（19%）、排队论与存储论（15%）四大板块，其中动态规划与整数规划连续五年出现交叉题型。

在题型设计上，计算题注重算法实现与参数敏感性分析，如2021年某道多目标规划题要求建立Pareto前沿并设计进化算法求解，需同时运用目标规划与遗传算法实现。证明题近年侧重随机过程在控制论中的应用，2022年一道关于马尔可夫决策过程收敛性的证明题，要求考生结合Lyapunov函数与策略迭代法进行多维度论证。综合应用题呈现工程化趋势，2023年基于5G通信网络优化的调度问题，需综合运用排队论、图论与模糊控制理论构建混合模型。

高频考点呈现明显递进特征：基础阶段（1-3年）重点考察线性规划对偶理论（出现频次达100%）、动态规划最优子结构性质（连续5年必考）；提升阶段（4-6年）强化整数规划分支定界法（出现率92%）、随机控制H∞算法（85%）；冲刺阶段（近3年）新增图神经网络优化（78%）、量子运筹学基础（65%）等前沿内容。典型如2020年将整数规划与机器学习结合，要求设计混合整数线性规划模型解决特征选择问题，需同时运用Gomory割据与随机梯度下降算法。

备考策略需构建"三维知识图谱"：纵向贯通规划论（线性→整数→动态）、控制论（经典→现代→智能）演进脉络；横向打通运筹学（优化建模→算法设计→复杂系统）与控制论（状态空间→最优控制→鲁棒控制）的交叉接口；立体化融合数学工具（矩阵分析→拓扑学→测度论）与工程方法（仿真验证→案例推演→伦理评估）。特别建议关注近三年新增的"多智能体系统协同优化"专题，其涉及分布式优化、博弈均衡与强化学习的交叉内容，在2023年综合应用题中占比达40%。

典型真题解析：2021年动态规划证明题要求证明背包问题的贝尔曼等式在不可约状态空间下的收敛性，考生需构造分段函数验证满足Lyapunov条件，同时运用策略迭代法的收敛性定理进行双重论证。该题暴露出部分考生对随机过程与控制论交叉点的理解薄弱，建议通过《随机控制基础》（Kailath, 2012）与《运筹学优化算法》（Nagy, 2020）进行专项补强。

考试趋势显示，运筹学部分正从传统优化向"智能优化"转型，2023年新增题目涉及元启发式算法的理论收敛性分析，控制论则向"智能控制"深化，如2022年基于深度强化学习的自适应控制证明题。建议考生建立"经典算法+智能算法+系统理论"的三维知识体系，重点关注《IEEE Transactions on Operations Research》近三年关于混合整数规划与神经网络的交叉研究，同时掌握MATLAB/Python在复杂系统建模中的高级应用技巧。