非线性规划一维搜索：煤矿最优安全投资决策新方法

本文主要探讨了在煤矿行业中，基于非线性规划一维搜索方法进行最优安全投资决策的重要性与应用。传统上，确定煤矿最优安全投资通常依赖于将安全投资与经济效益之间的关系建模为函数，通过回归方程、求极值或边际分析等手段来求解。然而，现实中许多情况下，这种函数关系可能并不适用，特别是当煤矿的安全投资与效益之间的关系复杂，难以用简单函数表达时。 面对这种情况，作者引入了非线性规划的理论框架，结合一维直接搜索优化法和斐波那契法，这是一种更为灵活且适应复杂关系的方法。非线性规划允许处理非线性目标函数和约束条件，而一维搜索则是通过逐步改变投资水平，观察其对投资回报的影响，来逐步逼近全局最优解。斐波那契法则提供了一种递推的方式来指导搜索过程，避免了盲目试错，提高了效率。 这种方法的优势在于其适用性广泛，不仅适用于不能用简单函数描述的投资效益关系，而且具有理论基础坚实、操作性强的特点。通过这种方法，煤矿企业能够在有限的时间和资源内找到一个长期来看最适宜的投资点，确保企业的经济效益和安全性达到最佳平衡。 此外，文中还提到了研究背景，即该方法是在中央高校基本科研业务费资助和企业安全管理研究资助项目的支持下进行的，由重庆邮电大学的刘晨宇和华北科技学院的研究人员共同完成。作者刘晨宇本人专注于风险评估和安全经济领域，这表明他对煤矿安全投资决策的深入理解和实践经验。 关键词部分强调了非线性规划、一维搜索、最优安全投资和最优安全投入这些核心概念，以及直接搜索优化法在实际操作中的关键作用。文章最后提到的中图分类号F426.21和文献标识码A，分别对应于图书馆学分类和学术期刊的收录标准，文章编号1672-7169(2017)06-0078-05则代表了期刊的具体出版信息。 这篇文章提供了煤矿企业面临复杂投资决策时，采用非线性规划一维搜索方法进行最优安全投资决策的实用策略，为实践者提供了一种有效且可靠的决策工具。