注册一亩三分地论坛,查看更多干货!
您需要 登录 才可以下载或查看附件。没有帐号?注册账号 
x
【摘要】 本文主要对搜集到的部分OR申请信息进行回顾和汇总,并非个人申请总结。所有涉及到的信息仅限phd申请,与MS申请有很大差别,请注意这一点。
【前言】 对大多数人来说,申请是个浩大的工程,而申请名校phd 更是一件无比费时、费心、费力的事情。此处仅引用一篇THU 自动化硕士申统计的总结(点击此处),里面覆盖了大部分申请phd的误区,本人不再赘述。如果时间允许,我会尽量写一篇个人申请总结。另外,因作者认知程度有限,本文仅涉及OR某几所学校的情况,如有偏颇还请指正。
【正文】 1. 运筹概述 运筹学(Operations Research, OR)最早起源于二战中物资管理和路线优化等问题,而后逐渐上升为了一门学科。OR的主要方向包括建模、应用概率、随机、优化、仿真等,应用背景包括制造业系统、供应链、金融、交通、医疗等。国外的OR一般和工业工程不分家,统称IEOR;在商学院一般被称作OM (Operations Management)。国内一些专业(如经管和自动化)会开设“运筹学”课程,其实大部分内容局限于线性规划。国内研究生在科研中会用到一些OR里的方法(常常是一些优化方法),但重点一般在application而非methodology,比如怎样求得最优投资组合,如何解决电力系统的调度问题等。对于工科学生来说,OR太过理论,因为许多paper中的结论都基于不切实际(但便于数学推导)的假设。对于理科学生来说,OR则非常应用,但又是恰到好处的应用,因为问题都抽象成了数学模型,也不需要多学很多额外的知识。
2. OR的申请者 经过几十年的发展,OR的应用面越来越广,高度的交叉性导致了各种背景的申请者。从申请MS的情况来看,数学、统计、计算机、管理、工科出身的学生都有。但OR始终是二战数学家的产物,OR的phd大部分都是数学系的学生。这里再次印证了同学校同专业MS/phd不可同日而语的差别。目前网上能搜到的OR申请总结,大部分出自数学系大牛之手。有趣的是,OR经常被数学系的大牛拿来保底,同时又被看作避开统计、金数激烈竞争的一个选择。工科的学生申OR,常常会因为数学背景不足被直接PASS。因此,如果有必要,完全可以考个Math Sub。有兴趣的同学,可以到INFORMS的两大旗舰刊物《Operations Research》和《Management Science》上随便抓一两篇看看,对OR的研究有个大致的概念。总之,非数学背景出身的同学,申请OR phd请三思。国内外大部分本科都没有OR这个专业(Cornell是个例外),所以不了解没关系,关键是数学基础要好。
3. OR的名校phd program 各大program的相关信息网上能搜到详细的经验贴,我补充一些个人了解到的信息:
P.S.申请phd时对老师信息的挖掘是一件极其耗费精力的事情。比较理想的做法是通过读paper找相关领域的老师,而不是根据学校综排来申。 -baidu 1point3acres
|