考研运筹学主要研究如何通过数学方法对各类决策问题进行优化，以制定最优的管理决策。具体研究内容包括：
线性规划及其扩展：
包括标准型、对偶问题、灵敏度分析等。
整数规划：
包括割平面法、分支定界法等求解整数规划的方法。
网络流问题：
如最大流最小割定理、Ford-Fulkerson算法、Edmonds-Karp算法等。
图论基础：
包括图的基本概念、树与森林、生成树、最短路径问题等。
存储论：
包括静态存储论和动态存储论。
排队论：
包括M/M/1系统、M/M/c系统等基本模型及其性能指标。
决策理论：
包括风险决策、不确定决策等。
博弈论基础：
包括零和博弈、非零和博弈等基本概念和方法。
随机服务系统：
如多阶段服务系统、随机优先级系统等。
模拟与优化：
包括蒙特卡洛模拟、遗传算法、模拟退火等优化方法。
此外，运筹学还涉及管理科学中的其他重要内容，如动态规划、非线性规划、随机过程、离散数学和算法基础等。
建议
基础知识：运筹学需要一定的数学基础，如微积分、线性代数和概率论。
应用领域：运筹学广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等，涉及多个实际应用领域。
学习方法：学习运筹学需要掌握各种优化方法和模型，通过案例分析和实际问题解决来加深理解。
通过系统学习，考研运筹学的学生能够掌握解决复杂管理问题的科学方法，并在实际应用中发挥重要作用。
