我国是世界上最大的煤炭消费国,随着经济快速发展,煤炭需求增长加快,并呈现出供不应求的局面,煤炭行业面临着巨大的发展机遇。但是,煤炭生产事’故的频发、绝对死亡人数的持续居高却时刻表明我国煤矿的安全生产水平的不稳定。因此,在我国煤炭安全生产的高压线约束下,煤矿企业为了达到一定的安全’目标不断地加大相关资源的投入量,但由资源的高投入而提升的煤矿生产安全水平却有限,从而造成了煤矿生产物流系统中资源的投入与企业的安全收益严重失衡,增加了煤炭企业的负担。如何在资源有限的约束前提下达到安全目标和最大化生产效率的共同目标,成为煤炭行业亟待解决的现实问题。本文以具有强非线性作用关系等特征的煤矿生产物流系统为研究对象,提出一种兼顾安全目标和效率目标的资源优化配置的理论及实现方法。文章首先通过利用因子分析法分别对影响安全、效率的关键资源进行筛选；其次利用支持向量机分别对资源与安全、效率的作用机理模型进行建模；然后采用多目标优化理论协调安全目标与生产效率二者之间的矛盾,将资源总量界定为约束条件,以安全目标和最大化生产效率作为目标函数,并利用遗传算法实现资源配置的全局性寻优；最后通过案例研究验证模型的适用性。本文的主要内容及创新点如下：(1)针对煤矿生产物流系统各类资源对安全或效率影响的重要性程度不一致性,采用因子分析法对初始资源进行识别及筛选,并将筛选出的关键资源分为三个部分,即对只安全有影响作用的资源、只对效率有影响作用的资源、对安全与效率有共同影响作用的资源,较为明确阐明了资源与安全和效率之间的影响模式。(2)根据煤矿生产物流系统数据采集成本高、建模样本量相对较小的客观实际,采用统计学习理论及支持向量机方法,分别拟合煤矿生产物流系统资源与安全、资源与效率的作用关系模型,从而使模型能够在样本量较小的情况下得到较好的拟合性能,.为煤矿生产物流资源优化配置提供目标函数模型；其次,采用多目标优化算法中的理想点法协调煤矿生产物流系统资源与安全、资源与效率作用机理模型二者之间的矛盾；然后采用遗传算法寻找模型的近似最优解；最后通过案例分析验证了模型的有效性。希望通过本文的研究能对拓展煤矿生产物流系统资源优化配置理论提供一定的参考。