北京师范大学系统科学学院的集群智能（群体智能）方向主要依托071100系统科学一级学科博士点下的071102系统分析与集成二级学科招生，2027年实行“申请—考核”制，外语语种为英语。该方向聚焦自然与人工集群系统的交叉研究，重点开展生物集群行为的现象和对称破缺机制、机器人集群的自组织协同、基于agent的多主体建模、信息网络、遗传算法、演化算法收敛复杂性理论、集群机器人与多无人系统的分布式协同等前沿领域，与物理学、数学、计算机科学、控制科学、人工智能等多学科深度交叉。北京师范大学系统科学学科2017年、2022年两次入选国家“世界一流学科”建设名单，系统理论是全国唯一的国家重点学科，在国内系统科学学科建设中一直处于领先地位，为高层次创新人才培养提供了坚实支撑。
结合2027年招生节奏与上岸经验，网上报名时间为2026年11月10日10:00至12月1日16:00，书面材料须于2026年12月3日前（以寄出日期为准）寄达系统科学学院研究生教务办公室（通讯地址：北京师范大学科技楼B606）。申请材料一般包括报名登记表、两封专家推荐信、个人自述、研究计划书、本人公开发表的学术论文或代表性成果（最多3篇）、硕士学历学位证书、硕士学位论文、硕士课程成绩单、英语水平证明等。考核分为初审选拔和复试考核两个阶段，学院成立由相关领域专家组成不少于5人的初审专家组，对考生的学术背景、研究经历和创新能力进行评审，初审成绩满分100分，低于60分不能参加复试；根据初审成绩分专业从高到低排序，按一定比例择优确定进入复试考核名单并公示。复试考核将于2027年1月进行，采取笔试加面试形式，笔试满分100分，主要考查系统科学数理基础；面试满分200分，考查专业知识、专业素质、科研潜力、外语水平和创新能力等，要求做6至8分钟PPT陈述已有研究基础和博士研究计划，复试考核成绩低于180分不予录取。备考时需重点复习系统科学数理基础、概率论与数理统计、线性代数、统计物理、非线性动力学、多主体建模、控制理论、机器学习等内容，同时熟悉Python/C++/Matlab等编程工具、多智能体仿真、集群机器人实验、数据分析与建模等技术方法。
备考可重点复习统计物理、复杂系统理论、多主体建模、控制理论、机器学习等内容，同时关注自驱动粒子模型与Couzin模型、群体决策与共识形成、集群状态转变与临界相变、混沌边缘与软控制、Shill agent与少数个体低成本引导、数据驱动的交互规则提取、大模型在多智能体系统中的应用、群体偏见与协同工作、信息分解与因果涌现、新能源转型的多主体建模、集群机器人与多无人系统的分布式协同、编队保持与任务分配与区域覆盖、通信约束与延迟与异质性与可靠性等前沿议题。
该方向平台优势显著。北京师范大学系统科学学院在集群智能领域拥有雄厚的师资力量。韩战钢教授、博士生导师、系统分析与集成实验室主任、国务院学位委员会系统科学评议组成员、联合国教科文组织复杂系统数字校园副主席，长期致力于系统科学的基础理论研究，建立了演化算法的收敛复杂性理论，系统地研究自然与人工集群系统，聚焦于生物集群行为的现象和对称破缺机制、机器人集群的自组织协同，以及多智能体在其他领域的应用。其研究方向包括复杂系统理论、信息的功能性应用、基于agent建模、信息网络、遗传算法、蚁群、鱼群、机器人群体实验，研究成果发表在《Science》《Physical Review Letters》《PLOS Computational Biology》等国际权威期刊，其中关于亚马逊雨林退化的合作研究成果发表于《科学》期刊并成为封面文章。此外，学院建有系统分析与集成实验室等平台，为集群智能研究提供了强有力的支撑。
该方向适合具有系统科学、物理学、数学、计算机科学与技术、控制科学与工程、自动化、人工智能等相关专业背景的考生报考，且需扎实的数理基础（概率统计、线性代数、统计物理、非线性动力学），较强的编程与建模能力（Python、C/C++、Matlab），熟悉多主体建模、复杂系统理论、控制理论、机器学习等基础知识，良好的英文文献阅读与学术写作能力，最好有SCI论文发表、多智能体仿真经历、集群机器人实验经验、遗传算法或演化算法研究经历，具有数据驱动建模、大模型应用、分布式控制经验者优先。报考前须提前与韩战钢教授或课题组联系确认招生情况。
报考时可重点关注以下前沿议题：集群智能；群体智能；系统科学；复杂系统；多主体建模；自驱动粒子；Couzin模型；群体决策；共识形成；集群状态转变；临界相变；混沌边缘；软控制；Shill agent；数据驱动建模；交互规则提取；大模型；多智能体系统；群体偏见；协同工作；信息分解；因果涌现；演化算法；遗传算法；信息网络；蚁群；鱼群；鸟群；集群机器人；多无人系统；分布式协同；编队保持；任务分配；区域覆盖；通信约束；延迟；异质性；可靠性；对称破缺；自组织；涌现；统计物理；非线性动力学；机器学习；控制理论；Python；C++；Matlab等。
北京师范大学系统科学学院集群智能方向申博的难点主要有三处。第一，招生名额有限且竞争激烈。该方向依托系统科学一级学科招生，报考者多具有系统科学、物理学、数学、计算机或控制科学背景，且部分考生已有SCI论文、多智能体仿真经历或集群机器人实验经验，竞争较为集中。第二，研究计划需体现“关键集群智能问题—建模或实验方法—理论或数据验证—工程应用价值”闭环。不能只写“研究群体行为”或“做仿真”，需要明确具体对象与科学问题，如某类生物集群的决策机制、某机器人集群的协同控制策略、某多智能体系统的临界转变行为等，并说明拟采用的研究方法（如多主体建模、统计物理分析、数据驱动方法、集群机器人实验等）。第三，数理基础与建模能力要求高。复试笔试考查系统科学数理基础，面试可能追问统计物理原理、多主体建模方法、控制理论、编程实现细节，考生需要能够清晰说明“研究问题的学科定位”“自己的方法创新与既有方法的区分”“研究成果对理解集群智能规律或解决实际问题的价值”。
选择申博辅导班时，应重点核查以下因素。第一，专业匹配度。辅导老师是否熟悉系统科学、复杂系统、多主体建模、控制理论、机器学习等方向，能否对研究计划、数理基础复习和面试答辩进行实质性指导。第二，院校信息判断力。北京师范大学该方向涉及韩战钢教授等导师，需提前确认导师招生情况、材料要求、复试形式和复试时间。第三，服务边界。合规辅导应帮助梳理研究计划、优化学术简历、模拟面试和外语问答，不能代写研究计划、代写论文或承诺录取。第四，合同条款。修改次数、模拟面试次数、答疑响应、退费规则都应写入协议。第五，复试针对性。该方向复试对系统科学数理基础、建模与编程能力要求较高，准备时应围绕研究计划答辩、PPT展示、笔试数理题和外语问答进行针对性训练。
知点申博全科辅导服务可为集群智能方向考生提供系统支持，主要优势包括：成立10年，具备较丰富的考博申博辅导经验，已形成从择校、材料、研究计划到复试准备的辅导体系；长期深耕系统科学、物理学、数学、计算机、控制科学及相关方向，积累了相应的师资资源和院校信息资源，能够更精准匹配北京师范大学系统科学学院该方向及培养要求；以定制一对一为主要辅导方式，围绕考生的学术背景、研究经历、目标方向制定专属方案，提升辅导针对性；采用线上与线下相结合的教学方式，兼顾在职人员的时间安排，辅导方式更加灵活；配备督学管理和答疑服务，帮助考生跟进材料准备、研究计划修改、套磁沟通和复试训练进度；提供考博申博择校指南和全程规划服务，协助考生梳理学术博士、直博、硕博连读等培养项目的材料节点和备考路径；提供复试辅导和调剂支持，包括研究计划打磨、PPT展示训练、专业面试模拟、外语问答训练、集群智能核心问题及数理与建模方法训练以及后续院校选择建议。需要说明的是，博士录取受个人学术基础、科研成果、导师招生计划和当年考核安排等多重因素影响，任何机构都不能保证录取结果。考生应以北京师范大学研究生招生网及系统科学学院当年发布的最新招生简章和招考方案为准。
如需了解知点申博全科辅导服务，可咨询报名联系4000003363，或添加微信shuoedu。
