矿产是我国的基础能源和重要原料,矿产工业是关系国家经济命脉和能源安全的重要基础产业。矿山事故具有突发性强、影响范围广、造成后果严重等特点。我国矿山属于事故多发区域,一直以来矿山安全是全国关注的重点。矿山发生事故后,因其环境恶劣、地形复杂多变,会造成诸如气体中毒、粉尘爆炸、通风系统紊乱、烧伤、塌方等危险,给矿山企业的人员和经济带来严重后果。所以如何进一步提高矿山安全管理的效率尤为重要。本研究以矿山的安全管理优化为背景,为了全面的防治矿山事故灾害,从矿山灾前事故的预防和矿山灾后物资供应问题的主要方面开展了相关研究,主要研究内容包括以下四个方面:(1)面向矿山灾前事故预防:针对矿山的安全检查路径规划进行研究。随着矿山的安全问题日益严重,矿山高效的安全检查十分重要,为了有效的减少安检人员在行进中所花费的时间,使得有更充裕的时间去检查待检区域。为此,本研究提出一个符合矿山实际情况,以安检人员最小路程为目标的混合整数规划模型。针对该问题考虑了安检人员疲惫程度、工作量平衡程度、矿山地形、最大工作时间、最长行走距离等众多因素;同时提出了局部分支算法、禁忌搜索算法以及神经网络三种求解策略,并进行了对比实验研究,验证了模型的有效性。(2)安全检查路径规划问题扩展:对矿山安全检查的不安全因素进行了故障树分析,从矿山的实际情况出发,在考虑多因素的基础上建立了多目标的安全检查路径规划模型并进行了求解,划分了区域的安全等级,决策了安检人员数量问题,并考虑了重点区域重复检查、检查时间不确定性等因素,使得数学模型更加贴近矿山井下安全检查的实际情况。(3)面向矿山灾后物资供应:针对自然灾害下的矿山应急设施选址问题进行研究。由于矿山企业的特殊性,人口分布较为集中,在特殊灾害下,矿山都应具有相应的应急预案,而其中的关键就是应急救援与补给问题,本研究考虑在突发灾害下应急设施的受损,以及各受灾区域不同的抗逆力等因素情况下,建立了相应的选址模型,使得所建模型更符合救灾实际情况,并提出局部分支算法和粒子群算法两种求解策略,为应急救援提供更高效的解决方案。(4)针对矿山的整体安全提出并开发了面向矿山安全与应急管理的决策支持系统。考虑到矿山企业是一个有机整体需要协同调度,本研究在开发了灾前灾后的决策系统的同时,结合已有的人员定位系统、预警系统,将矿山的相关信息采集到系统平台,利用系统平台内嵌的相应数学模型和算法得出管理决策,为矿山企业提供一种综合安全管理的方式方法和安全生产保障。综上所述,本文针对矿山安全与应急管理的优化问题开展了系统研究。从灾前灾后的角度出发,研究并扩展了以安全检查路径优化为核心的安全管理优化问题,根据矿山实际情况,减少不同环节的路程时间来提高安全检查的效率;同时,研究了在发生特殊灾害时,矿山应急仓库的选址和配送问题,考虑了各受灾区域不同的抗逆力因素以及应急仓库受损情况的出现;最后,利用系统平台进行了实现。通过对矿山事故灾前预防和灾后救援的优化研究,为提高矿山安全生产运作效率提供技术支持。