作为我国综合运输体系中的重要组成部分,内河航运的持续健康发展对我国经济产生着巨大的影响。目前我国经济规模不断扩大,运输需求随之增长,内河航运充分发挥其运能大、能耗低、污染小等优势,一直保持着快速发展,标准化航道里程、货运量、货物周转量也在逐年上升,同时安全问题也随之而来。如何衡量内河航运安全状态,如何投入安全资源,如何调整安全投入的结构使整体安全状态最优,都是值得管理者长期关注的问题。安全投入能使内河航运安全水平得到提升,理论上安全投入越多,安全水平越高,船舶通航越安全。但是安全资源不可能无限制的投入,航运企业关注安全问题的同时,更希望资源得到最大化的利用。因此探讨如何对有限的安全资源进行合理的投入,获取最大的安全效益即达到优化安全指数的目的是本文研究的重点。针对研究的重点,本文开展了以下几方面的研究:(1)基于人-机-环境系统工程学,从人员、船舶、环境、管理四方面详细分析影响内河航运安全的因素,构建了评价内河航运安全状态的指标体系。综合模糊集理论及专家意见、问卷调查数据,获取了证据节点先验概率及条件概率,并建立了基于贝叶斯网的内河航运安全评价模型。通过Matlab中的贝叶斯工具箱进行贝叶斯网络推理,引入安全指数这一概念,实现了对内河航运安全状态的指数量化。(2)对安全投入相关概念及研究范围进行了界定,构建了安全投入体系。明确了安全投入作用于证据节点进而影响安全指数这一理念,因此对证据节点安全投入的分类及核算方式进行了详细分析,综合证据节点的值域量化出了各节点各级安全投入,为安全指数的优化奠定了基础。(3)在已构建的基于贝叶斯网的内河航运安全指数测算模型的基础上,注入各证据节点分级安全投入,构建了基于遗传算法的内河航运安全指数优化模型,实现了安全指数与安全投入的有机结合。综合遗传算法的全局搜索特性,得到了最优安全指数-投入比时的安全节点状态集合。结合实例验证了该优化模型的可行性及可操作性,通过改善证据节点安全状态达到优化安全指数的目的,并为管理人员调整安全投入方向及比例提供参考。