运筹学专业课程设置以数学建模为核心，结合理论与实践，主要涵盖以下核心模块：
数学工具类
实分析、矩阵论、线性代数、离散数学、概率论与统计学基础
这些课程为后续优化模型和算法设计提供理论支撑
算法与编程
算法基础、数学编程（如C语言、Python）、计算建模
培养运用数学方法解决实际问题的编程能力
最优化技术
线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、凸优化与凸分析
通过数学模型解决资源分配、生产调度等实际问题
决策分析
决策论、对策论、目标规划
研究在不确定条件下的最优决策策略
物流与供应链管理
物流管理、供应链优化、库存控制、网络优化
解决物资流动、仓储及配送效率问题
金融与风险管理
金融工程、投资组合优化、风险评估与控制
应用于金融产品定价及市场风险分析
模拟与仿真
计算机模拟、排队论、可靠性理论
通过实验验证模型有效性
管理类课程
企业家精神、综合管理、运营管理
培养跨领域管理能力与创新思维
包括机器学习、多目标决策、非光滑最优化、编码理论等
拓展运筹学在人工智能、大数据等领域的应用
温馨提示：
