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本论文主要讨论多目标、多指标、多阶段以及信息不完全决策分析方法在工业安全领域中的应用.多目标决策问题是指在决策分析中,决策问题的目标有多个,每一个目标的决策准则也不只一个.比较常用的多目标决策分析方法有层次分析法(AHP)等,本论文通过向从事安全工作多年的安全管理、评价人员就安全投入的分配进行调查和分析,依此建立各个目标层次的判断矩阵,通过运用EXCEL来求解判断矩阵的最大特征值及相应的特征向量,并对每个准则层进行一致性检验,然后求解措施层各个目标的权重系数,来确定分配各个目标的安全投入权重大小,并进行一致性检验,最后对层次分析法(AHP)分析的结果及其优缺点进行阐述.多指标决策问题是指在决策分析中,反映系统中的具体特征的指标有多个,而且这些指标具有不可公度性和矛盾性,难以建立统一的标准进行决策分析和评价.本论文采用理想解法(TOPSIS)就作业环境比较这一问题进行了分析.首先就作业环境的各影响因素进行了无量纲化处理,确定各指标的权重,然后求出各个作业地点相对于理想解和负理想解的距离,并计算了各作业地点的相对接近度,最后对理想解法(TOPSIS)分析的结果及其本身进行分析和评价,并对改进的理想解法进行了阐述.序贯决策也称为动态决策,是指决策问题的过程是复杂的,需要做出多次判断,采取多次行动,决策过程才能完成,也就是说这类决策问题需要通过进行多个阶段的决策才能完成.本论文采用马尔科夫决策就维修策略最佳方案的选择进行了决策.首先,建立各个维修策略方案的状态转移概率矩阵,然后利用EXCEL求解各个方案经过多次状态变化后达到稳定状态后处于各个状态的概率,求解各个维修策略方案的每台设备每季度长期期望的维修经费,比较其优劣,最后对马尔科夫决策结果进行分析和讨论.灰色局势决策,是灰色系统理论中一种重要的决策方法之一,它是将事件、对策、效果、目标等决策四要素综合考虑的一种决策分析方法.灰色局势决策问题一般具有这样的特点:决策系统运行机制不清楚,行为信息不完全,决策目标模糊且难以量化时,而且这种不确定性,用统计方法难以取得较满意的结果.本论文主要讨论的是灰色局势决策中的利用GM(1,1)模型进行安全投入比例的预测.首先对1991~1997年企业安全投入比例数据建立预测模型,然后根据预测模型的计算值,作累减还原,即可得到原始数据的预测值,进行残差检验,如果模型预测值跟原始序列值存在较大的误差,则需要建立残差G M(1,1)模型来修正预测值,除此外,还进行关联度检验,后验差检验,最后利用模型预测1998、1999年的安全投入比例数据,并进行误差比较,并阐述了利用G M(1,1)预测的优缺点.通过决策分析理论在工业安全领域的应用实例可以看出它能够解决工业安全领域中的许多实际问题,所以说应用决策分析理论进一步开拓其在工业安全领域的应用是很有价值和意义的,并且随着决策分析理论在工业安全领域的广泛应用,将进一步完善安全科学的学科体系,提高企业的安全管理和安全技术水平.随着决策支持系统(DSS)、专家系统(EI)、智能决策支持系统(IDSS)等决策分析理论的进一步完善,以及随着人们对工业安全的意识得到增强和政府对安全更加重视,势必形成一种决策分析理论在工业安全领域的应用研究氛围.