杭州电子科技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。首先明确该校考试特点：重点考察运筹学基础理论、经典算法实现能力及解决实际问题的创新思维，近年真题中约35%涉及智能优化算法（如粒子群、遗传算法）的数学原理推导，28%考察动态规划与随机规划的实际建模，需特别注意与工业互联网、智慧物流等交叉领域的结合应用。

基础阶段（3-6个月）应构建完整知识体系，建议采用"三本教材+两套题库"组合：以《运筹学》张维迎版为核心教材，辅以《运筹学方法与模型》田丰版深化算法细节，配合《运筹学解题方法与技巧》进行题型训练。数学基础薄弱考生需额外补充《最优化方法》李卫东版，重点突破线性规划对偶理论、凸优化分离定理等20个核心证明。每日保持3小时精读，配合思维导图梳理"规划-网络-决策-排队-存储"五大模块的知识关联。

强化阶段（2-3个月）需强化算法实现与建模能力，建议使用Python完成30+经典算法实现（如分支定界、蒙特卡洛模拟），重点掌握Lingo/MATLAB建模环境。针对杭电特色研究方向（如智能调度、供应链优化），需精读近三年《中国运筹学》期刊中与该校合作发表的12篇论文，整理出6类典型问题建模范式。此阶段每周完成2套模拟卷（含2019-2023年真题），重点分析错题中涉及的"整数规划割条件""随机过程平稳分布"等高频考点。

冲刺阶段（1-2个月）应聚焦应试技巧与热点突破。建立"3+X"知识框架：3大必考模块（线性/非线性规划、图论算法、随机系统）每日各1.5小时专项训练，X模块根据报考导师方向动态调整（如报考智能系统方向增加强化学习与运筹学融合内容）。模拟考试严格计时，重点提升大题证明题（如证明KKT条件必要性）的书写规范，掌握"定理引用-条件验证-经济解释"的三段式答题结构。同时关注2024年新增的"数字孪生与运筹决策"交叉领域，整理5个典型应用案例。

面试准备需突出科研潜力，建议制作包含以下要素的研究计划书：1）选择杭电实验室在智能优化方向的前沿课题（如多目标进化算法）；2）设计包含理论创新（如改进NSGA-II的收敛速度）与工程验证（基于交通大数据集）的双轨研究方案；3）准备3个深入的技术问题（如"如何处理算法在非凸空间中的早熟收敛"）。同时模拟无领导小组讨论，针对运筹学伦理问题（如算法歧视）形成辩证观点。

资料获取方面，建议加入杭电运筹学研究生学术群，获取历年真题解析（含2018年新增的"区块链共识机制与运筹模型"考题），关注校研究生院官网的"学术讲座回放"栏目（2023年智能优化专题讲座视频对算法题有重要参考价值）。最后提醒考生注意考试形式变化：2024年起笔试增加"算法编码"环节（要求用Python实现Dijkstra算法），面试采用"双盲交叉提问"模式，需提前进行模拟训练。