去美国读哪个运筹学 Operations Research（OR）项目比较好？

还在愁去美国读哪个运筹学（OR）项目？这篇干货给你安排明白了！

各位未来想在优化、决策、数据分析领域大展拳脚的同学们，今天咱们就来聊聊一个听起来有点“高冷”，但实际上超级有用的专业——运筹学（Operations Research，简称OR）。

美国大学的OR项目那叫一个百花齐放，但到底哪家强？别急，今天这篇文章就带你拨开云雾，直击重点！

先来个“王炸”镇楼：麻省理工学院（MIT）ORC——YYDS，但…

项目信息介绍：麻省理工学院的运筹学中心（ORC）隶属于斯隆管理学院，但其研究范围和深度远超一般的商学院OR项目。ORC的研究领域非常广泛且深入，涵盖优化理论、随机过程、统计推断、机器学习等多个方向，并且在交通、能源、金融、医疗等领域都有顶尖的研究成果。项目通常以博士（PhD）为主，也提供少量硕士（Master's）项目。课程设置非常理论化，强调数学基础和建模能力。

录取用户画像：MIT ORC偏爱那些在本科阶段就展现出极强数学天赋和研究潜力的学生。他们通常拥有顶尖大学的数学、计算机科学、物理学或工程学背景，GPA和GRE成绩非常优秀（尤其是Quantitative部分），并且可能已经有高质量的科研经历，例如在顶级期刊或会议上发表过论文。

偏爱哪类学生：MIT ORC更倾向于招收对理论研究有浓厚兴趣，具备独立思考和解决复杂问题能力，并且有明确的学术职业规划的学生。他们希望学生能够在其指导下，在OR的某个前沿领域做出突破性的研究成果。如果你是那种喜欢挑战智力极限，渴望成为未来学术界领军人物的学霸，MIT绝对是你的Dream School。

但是！（人生最重要的就是这个“但是”）MIT的ORC项目对于大陆本科的录取那是出了名的“高冷”，基本不怎么招。而且，这里的教授们大多属于“放养”型，更希望学生自己主动探索，如果你是需要老师手把手教学的类型，可能不太适应。所以，MIT虽好，但也要看看自己的“体质”是否匹配。

“高富帅”的选择：斯坦福大学（Stanford）MSE & GSB

项目信息介绍：斯坦福大学的工业工程与管理科学硕士（MSE）项目隶属于工程学院，而商学院（GSB）下的OR方向则更偏向于商业应用。MSE项目涵盖了广泛的OR方法，包括优化、概率模型、仿真、数据分析等，并强调将这些方法应用于实际问题。GSB的OR方向则侧重于在商业决策、金融、市场营销等领域的应用。两个项目都非常注重培养学生的领导力和创新能力。

录取用户画像：斯坦福的MSE和GSB OR方向都对申请者的综合素质要求极高。他们希望学生拥有优秀的学术背景（通常是工程、数学、计算机科学等专业），出色的GPA和GRE/GMAT成绩，以及丰富的实习或工作经验，尤其是在知名企业或创业公司。同时，斯坦福非常看重申请者的领导潜力、沟通能力和团队合作精神。

偏爱哪类学生：斯坦福更倾向于招收那些既有扎实的理论基础，又有强烈的实践意愿，并且有志于在工业界、咨询行业或创业领域有所作为的“全能型”学霸。他们希望学生能够将所学的OR知识应用于解决现实世界的复杂问题，并展现出卓越的领导才能。如果你是追求全面发展，并且有志于在工业界或创业领域有所作为的学霸，斯坦福绝对值得你努力一把。

“量大管饱”的实战派：佐治亚理工学院（Gatech）

项目信息介绍：佐治亚理工学院的OR项目隶属于工业与系统工程学院，是美国最大的OR项目之一。其研究方向非常齐全，包括优化、仿真、统计、数据分析、供应链管理、医疗保健系统等。Gatech非常强调实践性研究，与工业界有着紧密的合作关系，为学生提供了丰富的实习和项目机会。项目通常提供硕士（MS）和博士（PhD）学位。

录取用户画像：Gatech的OR项目对申请者的背景要求相对宽松，但仍然希望学生具备扎实的数学基础和一定的编程能力。他们的录取标准更看重申请者的综合实力，包括GPA、GRE成绩、实习或工作经验，以及个人陈述中展现出的对OR领域的兴趣和理解。

偏爱哪类学生：Gatech更倾向于招收那些对实际应用有浓厚兴趣，希望将OR方法应用于解决工业界和社会问题的学生。他们希望学生具备较强的动手能力和团队合作精神，能够积极参与到各种实践项目中。对于想在OR领域打下坚实基础，未来想在工业界大展拳脚的同学来说，这里绝对是一个性价比很高的选择。

“概率狂魔”的聚集地：哥伦比亚大学（Columbia）IEOR & DRO

项目信息介绍：哥伦比亚大学的工业工程与运筹学系（IEOR）和数据科学研究院（DRO）都提供OR相关的项目。IEOR系的研究方向涵盖优化、概率模型、随机过程、金融工程等，尤其在随机优化和金融工程领域非常突出。DRO则更侧重于数据驱动的决策和优化。身处纽约，学生可以接触到丰富的金融、咨询、科技等行业的实习和就业机会。

录取用户画像：哥大的IEOR和DRO项目都对申请者的数学和统计背景有较高要求。他们通常希望学生拥有数学、统计学、计算机科学、工程学或经济学等相关专业的背景，并且在概率论、统计学等课程中取得优异成绩。GRE成绩的Quantitative部分非常重要。

偏爱哪类学生：哥大更倾向于招收那些对概率模型和随机优化有着浓厚兴趣，并且希望将OR方法应用于金融、咨询、数据科学等领域的学生。他们希望学生具备较强的分析能力和沟通能力，能够适应纽约快节奏的生活和竞争激烈的就业环境。如果你喜欢充满活力的城市生活，并且对概率模型和随机优化有着浓厚的兴趣，哥大绝对不会让你失望。

“离散+概率”双强选手：康奈尔大学（Cornell）ORIE

项目信息介绍：康奈尔大学的运筹学与信息工程学院（ORIE）在离散优化和概率方面都非常出色。研究领域包括优化、随机过程、仿真、机器学习、金融工程、数据分析等。ORIE的课程设置既有理论深度，又注重实际应用，为学生提供了全面的OR教育。校园环境优美，学术氛围浓厚。

录取用户画像：康奈尔的ORIE项目对申请者的数学基础和编程能力有一定要求。他们通常希望学生拥有数学、统计学、计算机科学、工程学或经济学等相关专业的背景，并且在相关课程中表现良好。GRE成绩的Quantitative部分仍然很重要。

偏爱哪类学生：康奈尔更倾向于招收那些对OR的多个领域都有兴趣，并且希望在学术界或工业界从事研究或应用工作的学生。他们希望学生具备较强的逻辑思维能力和解决问题的能力，能够在安静的学习环境中深入探索OR的奥秘。如果你喜欢安静的学习环境，同时又想在OR的多个领域有所涉猎，康奈尔是一个不错的选择。

“小而精”的优化专家：卡内基梅隆大学（CMU）

项目信息介绍：CMU的OR项目通常指的是其数学科学系的优化方向，可以用“小而精”来形容。他们在优化领域的研究非常厉害，尤其是在整数规划、组合优化、非线性优化等方面。项目通常以博士（PhD）为主，也可能有少量硕士项目。课程设置非常理论化，强调算法设计和分析。

录取用户画像：CMU的优化方向偏爱那些在数学方面有非常扎实基础的学生，尤其是对纯粹数学和算法理论有浓厚兴趣的学生。他们通常拥有数学、计算机科学等专业的背景，在数学竞赛中取得过优异成绩，并且可能具备一定的研究经验。GRE成绩的Quantitative部分非常重要。

偏爱哪类学生：CMU更倾向于招收那些对算法和理论有着深入的追求，并且喜欢和顶尖的学者深入交流的学生。他们希望学生能够在其指导下，在优化的某个细分领域做出原创性的研究成果。不过需要注意的是，CMU在概率方面的研究相对弱一些。

“廉颇老矣”？加州大学伯克利分校（UC Berkeley）IEOR

项目信息介绍：曾经的伯克利IEOR在OR领域享有盛誉，研究方向涵盖优化、概率模型、人因工程、生产系统等。近年来，虽然部分资深教授离职，但伯克利仍然在某些领域保持着很强的实力，例如优化和应用概率。项目通常提供硕士（MS）和博士（PhD）学位。

录取用户画像：伯克利的IEOR项目仍然对申请者的学术背景有较高要求，通常希望学生拥有工程、数学、计算机科学等相关专业的背景，并且GPA和GRE成绩良好。他们也比较看重申请者的研究经历和实习经验。

偏爱哪类学生：伯克利仍然吸引着对OR领域有浓厚兴趣的学生，尤其是在优化和应用概率方面。他们希望学生具备扎实的理论基础和一定的实践能力，能够适应伯克利自由开放的学术氛围。当然，如果你是冲着最顶尖的OR项目去的，可能需要再仔细考虑一下。

其他“实力派”选手：西北大学（Northwestern）、密歇根大学（Michigan）

西北大学（Northwestern）：其工业工程与管理科学系（IEMS）下的OR方向实力不俗，研究领域涵盖优化、随机建模、数据分析等，与工业界联系紧密。偏爱具有扎实数理基础和实践经验的学生。

密歇根大学（Michigan）：其工业与运营工程系（IOE）的OR方向历史悠久，研究领域广泛，包括优化、仿真、统计、人因工程等。注重培养学生的实践能力和解决实际问题的能力。

还有一些“潜力股”：南加州大学（USC）、德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）、北卡罗来纳大学教堂山分校（UNC）

这些学校的OR项目也都有各自的特色和优势，例如：

• 南加州大学（USC）：其工业与系统工程系在优化、数据分析等方面有一定优势，地理位置机构，靠近洛杉矶的工业界。
• 德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）：其运营研究与工业工程系在优化、随机过程等方面有较强实力，学费相对较低。
• 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）：其工业与企业系统工程系研究方向全面，包括优化、统计、人因工程等，工程学院实力雄厚。
• 北卡罗来纳大学教堂山分校（UNC）：其运筹学系虽然规模不大，但在优化、随机过程等方面有不错的声誉，生活成本相对较低。

如果你觉得前面几所学校的门槛太高，或者更喜欢这些学校的地理位置和研究方向，也可以考虑一下。

这些学校通常对申请者的要求会相对灵活一些，但仍然需要具备一定的数理基础和对OR领域的兴趣。

最后，忍不住要“吐槽”一下普林（Princeton）ORFE

普林斯顿的运筹学与金融工程系（ORFE）…嗯，这个系有点“杂”，里面既有统计学的教授，也有金融工程的教授，真正做纯粹OR研究的教授感觉没几个。

如果你是想认真学习OR的同学，可能需要慎重考虑。他们更偏爱对金融工程感兴趣，数学和编程能力强的学生。

最后要提醒大家一句，像沃顿、哈佛、芝加哥这些顶尖商学院的运营管理（Operations Management，简称OM）系也很厉害，但如果你是想读OR方向的PhD，建议还是选择专门的OR项目，因为商学院OM系的侧重点可能会有所不同，更偏向于商业应用和战略，理论深度可能不如专门的OR项目。

商学院OM系通常更青睐有商业背景和经验的申请者。

• 追求极致、天赋异禀？试试挑战一下MIT，但要有心理准备，他们偏爱纯粹理论研究型人才。
• 全面发展、志在产业界？斯坦福是你的不二之选，但要足够优秀，他们喜欢综合素质强的领导型人才。
• 注重实践、性价比高？Gatech绝对是你的好伙伴，他们欢迎有实际应用兴趣和动手能力的同学。
• 热爱概率、身处繁华都市？哥大欢迎你，他们青睐数学和统计背景强，对金融或数据科学感兴趣的学生。
• 喜欢安静、多领域发展？康奈尔可以考虑，他们希望学生在多个OR领域都有所涉猎。
• 精于优化、理论控？CMU适合你，他们偏爱数学基础扎实，对算法理论有深入追求的学生。
• 伯克利…嗯，再看看吧。虽然名气还在，但需仔细考察研究方向是否符合你的兴趣。
• 其他学校也各有千秋，可以根据自己的具体情况（地理位置偏好、研究方向侧重等）进行选择。
• 普林斯顿ORFE…可能不太适合纯粹的OR爱好者，更适合对金融工程感兴趣的学生。
• PhD慎选商学院OM系。如果想深入研究OR理论，建议选择专门的OR项目。

希望这篇文章能帮助到正在为选择美国OR项目而苦恼的你！

记住，选择最适合自己的才是最好的！祝大家都能顺利拿到心仪Offer，在OR的道路上越走越远！