所得税交纳点选址问题数学建模论文
数学建模案例分析 6.选址问题
出版社销售代理点的选择模型摘要：本文主要是为了解决出版社准备在某市建立两个销售代理点，向七个区的大学生售书，知道每个区的大学生人数（千人）和每个区的位置关系，如图一，每个销售代理点只能向本区和一个相邻区的大学生售书，建立模型确定销售代理点的位置，使得能供应的大学生的数量最大。
我们建立了一个整数线性规划模型，确定决策变量：12x ，13x ，23x ，24x ，34x ，25x ，45x ，46x ，47x ，56x ，67x ，ij x 1=表示（i ，j ）区的大学生由一个销售代理点供应，否则0ij x =，写出目标函数，确定约束条件。
用lindo 软件求解，的到的最优解：max 177=， 251x =，471x =。
对图一得各区进行标号，见图二，说明2和5区的大学生由一个销售代理点供应，4和7区的大学生由一个销售代理点供应，该出版社能供应的大学生的最大数量为177千人。
此整数线性规划模型在地区小的范围和销售代理点少的情况小无疑是一个很好的模型，但要在比较大的市场上来选在较多的代理点的话还得考虑其他更好的方案。
关键字：整数线性规划模型 lindo 软件1 问题重述随着现在社会的进步，人民生活水平的提高，市场的公司也是越做越大，销售代理点也是越来越多，而且是做到更小的区域了，以满足更多人的需要，这就要求我们在选择销售代理点的时候，需要考虑的情况也越来越多，在满足更多人方便的时候也得为公司赚取更多的资金。
本文需要解决的题目：一家出版社准备在某市建立两个销售代理点，向七个区的大学生售书，每个区的大学生（单位：千人）已经表示在图上，如图一。
每个销售代理点只能向本区和一个相邻区的大学生售书，这两个销售代理点应该建在何处，才能使所能供应的大学生的数量最大。
2 模型假设及符号说明对七个区分别进行标号，如图二，图中的人数和标号是对应的。
（1）i ，j 表示区，i ，j 1,2,3,4,5,6,7=； （2）i y 表示第i 区大学生的人数；（3）ij x 1=表示（i ，j ）区的大学生由一个销售代理点供应，i j <且它们在地图上相邻。
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————————————————————————————————日期：中学数学建模小论文选题•“电影票”中的数学问题•“大风车”几何图形探讨•“粉笔中的数学”——中学数学建模教学一例•“供应站的最佳位置在哪里”的应用•“划拳”中的概率问题纠错•“剪刀”里有学问•“近体原则”在中学数学建模教学中的应用•“酒杯问题”的距离分析与变式•“烙饼”的数学建模和教学逻辑•“连环送”中折扣问题的数学探讨•“零首付”买房问题的思考和建议•“牛吃草”问题在实际生活中——传统数学模型的新应用开发•“牛奶包装盒”中的数学思考•“乡村旅游”广告中的奥秘•“直角走廊”问题的探源及拓展•“装错信封问题”的数学模型与求解•《红色警戒》中兵种战斗力的数字建模与统计研究•11名同学挑食严重程度排名•１１0巡警站的位置安排是否合理的问题•NＢA常规赛赛程的合理安排•QQ号真的能计算年龄吗•TI图形计算器在数学建模中的应用——摩天轮中的数学问题•艾滋病检测中的概率问题•按揭贷款还款方式的选择•搬家中的数学模型•变速自行车的选档问题•菠萝中的数学•彩票中的数学•彩票中奖概率分析数学建模•餐厅购菜中的数学问题•测量篮球的表面积•差点儿被忽悠•超市问题探究——收银台数与客流量的关系•潮汐问题数学模型的新探究•车辆油料调剂问题•车牌号码中的数学问题•车站选址与绝对值函数•城市犯罪案件时间特征的实例数据分析•城市交通管理中的出租车规划模型•城市生活垃圾焚烧炉的建模•乘车中的数学•乘船中的数学问题•乘上等车的学问•抽奖活动后面的数学——揭露高额奖金的欺骗性•抽签时不用争先恐后•抽烟中的数学•出租车计费问题数学建模•初中学生课桌椅高度的确定•传染病增长中的几个数学模型•串并联电路的可靠性问题•从北京汽车摇号想到的•从车轮是圆的说开去•从大江截流时间的估算谈建模•从赌博和概率到抽奖陷阱中的数学•从二氧化碳含量与人体关系看教学作息制度的合理性•从公园游览看简单的数学模型•从花坛的设计说起•从将军饮马问题说起•从拼图游戏到人类基因组计划——浅探碎片拼接中有趣的数学规律•从商场的打折到赠券的思考•打折问题•贷款购房时不同还款方式的比较•单循环赛赛程编排的数学模型•蛋糕如何分割•蛋糕作坊的经营策略——数学建模活动个案•蛋筒冰淇淋的包装设计•导数在农田喷灌喷水滴落点建模中的应用•到底几小时用一次药•道路设计与费用核算问题——一份数学建模报告•抵押贷款买房决策模型•电缆线求长的等差数列求和法•电脑福利彩票中几种现象的探究•电热水壶中的数学•电梯调度问题•叠砖问题•定点投篮中的数学问题•都江堰宝瓶口的水有多深•渡河登岸点的最佳选择•短跑运动员步幅的数学建模分析•对互联网中Fｌash的调研•对十字路口红绿灯时间的探索•对一道行程问题的研究•对一道旋转相似问题数学模型的探究•对一光线反射问题的再思考•对易拉罐优化设计模型的改进•多一张奖券中奖概率翻倍吗——小议中奖概率与奖券总数的关系•砝码问题——初等数学建模实例•帆船运动与数学——怎样保证帆船对风力的最大利用•房屋贷款中的数学建模问题•房屋家具摆设的方案•飞镖游戏中的数学知识•飞机免费托运行李的箱体大小尺寸讨论•飞机失事后救生舱氧气系统的数学建模仿真•非法传销现象之分析及研究•肥皂包装箱设计•分蛋糕的无妒忌协议•分期付款多付了多少钱•分期付款模型探讨•峰荷电价的定价模式分析•富翁的宝地•改进“洁诺”•干脆面中奖的数学调查•高考生物试题中数学模型问题的分析•高铁上座率怎么算更合理•个人复习时间分配与知识掌握•个人住房抵押贷款问题•公路交通拥堵现象的建模与分析•公路上雪的融化速度•公平的班干部选举•“关灯”游戏的数学建模与求解•关于“七星彩”中奖问题的一点探讨•关于“跳槽”的数学模型•关于５号信封设计合理性的讨论•关于北京机动车尾号限行的合理性•关于打包问题•关于多人识别系统对应密码特征数的讨论•关于高考前复习时间分配的模型•关于合适教室形状的探究•关于家用电热水器的数学模型•关于节约家用天然气问题的数学分析•关于铺地砖是贴大块地砖省钱还是贴小块地砖省钱•关于物流中最佳派车的数学模型•关于移动与联通的套餐话费节省问题的讨论•关于在学校打饭如何节省时间的分析•观精彩ＮBA建数学模型•灌溉问题“中学数学建模问题一例”•龟免赛跑的数学思考•寒假旅游费用分析建模论文•行车颠簸问题的数学模型与分析•行车时间估计和最优路线选择•喝饮料品数学•合理安排，赚更多的money•红绿灯的周期多长最好•红色旅游模型•黄壁庄水库泄洪问题的研究•火柴棍游戏的启示•机票超额预订问题•基于差分方程的人口预测模型•基于非线性规划的双炼油厂输油管线布置方案•基于活动的初中数学建模的教学实践——设计恺撒密码进行密码传送为例•基于数学建模的中国体育彩票超级大乐适中奖率的研究•基于最短路程的城市公交咨询系统的数学模型•几何中的学问•剪剪拼拼学数学•建立数学模型解物理问题•建立数学模型巧解电梯问题•建模，深刻思維转换的体操——构造“A错误!”解“不相邻”问题•键盘排列的优化•“将军饮马”模型的拓展•教室建造问题•教室内吊扇最优化安装问题•揭开拼图魔术的奥秘•节能灯节电方案•节约能源，选择小排量汽车•节约用水从我做起——关于家庭用水量的分析•截断切割的最小成本问题的探讨•解决韩信立马分油问题的两种方法•金茂大厦的高度测量•九连环序列赏析——中国古环拆装的数学模型•九连环游戏所给出的递推数列研究•酒杯中细棒的平衡位置•就地取材建立数学模型•决策中非理性因素的数学浅析•看孙悟空巧分菜园子•考察“菠萝中的数学”•可以提出更合理的方案•空瓶兑换中的数学模型•垃圾站选址问题的数学模型及应用•利用Excel在我厂建立利润模型——多产品量本利分析模型•利用灯光促进植物生长的实验•利用函数思想解决实际问题•利用数学建模解物理问题•利用图表分析法确定最优化方案•例说数学建模•例谈测量问题中的数学模型•例谈高中数学建模解析化学问题•例谈平面几何问题的三角函数建模研究•例谈数学方法解决高中物理最值问题•例谈数学建模的实际应用•淋雨模型•淋雨中的数学思考•论高层建筑的电梯使用效率问题•论个买卖问题的数学建模•旅客自用行李车的数学力学分析•旅游如何游•蚂蚁通道与数学建模•蚂蚁爬行最短路径问题•买彩票中奖概率的估算•买卖中的数学问题•卖报中的函数问题•猫运动的路线能确定吗•美国中学生数学建模竞赛获奖论文•美丽“花瓣”面积的求法•美丽的蜂窝构造•密码协议与直线方程•妙趣横生的歧中易数列——数学建模一例•哪种能源更合算•喷泉前的思考•乒乓球打法的数学分析•乒乓球赛问题•扑克牌游戏中数学模型思想的渗透与培养•汽车安全车距模型影响因素分析•汽车分期付款合算吗？•汽车转弯时由内轮差引发的交通事故原因建模与分析•铅球投掷中的数学模型•浅谈教室最优座位位置选择•浅谈趣味数学应用问题——从网络游戏话数学建模•浅析“月上柳梢头”的数学模型•浅析数学期望的实际应用•巧猜纸牌魔术•巧卖智买•巧用概率设计抽奖活动•切大葱的学问•丘成桐中学数学奖参赛论文•球类运动中的数学问题•全自动洗衣机用水设计的数学原理•让学生体验数学建模的过程——一道试题引发的思考•扰排问题的推广•热风胆展开面的画线问题•人机游戏中的数学模型•人寿理财分红类保险条款的分析•如何罚点球——隐藏在体育中的数学•如何方便快捷地到达目的地•如何利用声纳波测量海底的深度•如何判断能否被录用•如何让纸飞机飞得更远•如何选择合理的饮食结构•如何用一张纸连续分隔空间•入射角与太阳能热水器的效率•三妾争产分配方案的博弈分析及数学建模——诠释广义平均分配原则的人性化应用•三兄弟共挣多少钱•扫雷•山地车挡泥板挡泥效果的应用论文•商场中的数学•商品促销中的数学模型两例•商品需求价格弹性的数学模型及分析•商厦自动扶梯与老年人购物问题•上海外滩利用之我见•上海外滩观景人流量的计算•上网资费模型研究•烧水的铝壶底的结构与数学•设备选购决策中的数学模型•设计自行车前叉有科学•社区儿童接送服务车辆的线路优化•生活用品的购买•生活中的实例与数学建模•生活中的数学——求零存整取利息•生活中的数学问题•生活中的小问题•生猪养殖场的经营管理数学模型的分析与求解•剩下的钱哪去了•施化肥量对农作物的影响•使作业时间最省的方案设计•市场供求关系的数学模型分析•是继续亏损还是提高票价•收益大小损失风险和决策•手机话费中的数学问题•手机套餐问题的一个数学模型•输油管布置的优化模型•数列在分期付款中的应用•数学和台球的问题•数学建模两例谈•数学建模思想在中学数学应用中的举例•数学建模在公交化校车的优化线路中的运用•数学建模之观影的最佳位置•数学就在我们身边从上楼梯想到的•数学模型在包装装潢设计中的应用•数学中的“盖房与拆迁”三视图•双瓶输液中的数理问题•水温的最佳选择——高中数学教材必修一函数建模的应用范例•台球桌上的数学问题•探究出行费用•探究性学习数学建模例谈•探秘蜂房结构•探索合理的飞镖靶盘•探讨温州市出租车司机的生意经•探险家的沙漠旅行•体育课表的设置•投篮中的数学问题•投骰中的玄机•弯管制作中的数学建模和函数拟合•玩具枪瞄准器的校正•玩具与正多面体•为长辈健康提建议•卫星控制中心室内座位布局引出的数学建模问题•乌鸦能喝到水吗•物资调运中数学模型的建立•洗衣服的数学•洗衣机节水的优化模型•现实生活中最优化问题的数学模型构造•线段图助解打折销售问题•销售代理模型•小球何时能坠到杯底•小学数学建模思想在“替换”问题中的形成与应用•校园汽车减速设施合理设计初探•新旧个税的数学思考•新年联欢会的数学问题•研究性学习在生活应用中的运用——洗衣服中的数学问题•药物残留量问题•一次家务活引发的数学问题•一次研究性课题教学案例——对材料利用率的数学建模发现•一道函数应用题最值的探索之旅•一个初等模型购房贷款决策问题•一个函数最值模型在实际问题中的应用•一个环境保护问题的数学建模活动体验•一个趣味问题的数学模型•一个数学建模问题的简单解法•一个数学历史名题的模型建立及其教学设想谈免子繁殖问题•一个优美的比赛安排问题•一个游戏难题的数学建模与求解•一个有趣的房间地面面积问题•一位房地产商遇到的难题•一种魔术扑克游戏的数学建模及实现•易拉罐的设计方案•音乐中的几何变换•饮料中的学问•应用空间向量与三角函数解题的一个范例•应用数学模型研究手机“套餐”资费问题•硬币滚动中的数学•拥挤的水房——有关打水问题的数学模型•用弗米方法预测中国人口数量的变化•用概率的观点看抽奖•用数理方法预测石油价格•用数学建模方法解决哥尼斯堡七桥问题•用数学建模解决身边的经济问题案例及分析•由“阿凡提分羊”引发的思考•由糖水问题想起数学建模•由一道生活情境问题引发的思考•由转盘游戏谈概率问题•游戏与艺术的魅力•游戏中的数列问题•有趣的地毯问题•鱼池有多少条鱼•鱼火锅里的计算题•羽毛球赛中的数学问题•雨量预报方法的评价模型•雨中行走,速度越快,淋雨越少吗？从数学建模角度分析20１1年的一道高考题•雨中行走问题•预测SAＲＳ疫情影响旅游人数的数学模型•圆角方形牛奶盒的设计•圆形广场的地下灯排布问题•源于生活的一次数学建模•粤海铁路问题探究•运用初等数学建立存贮模型•运用建模方法求解与旅游有关的数学问题•在概率统计教学中如何渗透数学•在月球上跳高和跳远•怎样打包面积最小•怎样烧开水最快最省煤气•张老师买鸡蛋•招聘问题•折纸在数学教学中的应用•真的“公平交易,老少无欺”吗•正方形的花式裁剪和拼接•职工月工资及年终奖扣税函数模型分析•纸扇设计中的数学知识•质点作匀速圆周运动的必要条件和充分条件•中国古代盈不足模型及其算法的应用•中国太平洋少儿乐两全保险A款条款分析•中午食堂吃饭的数学建模•中小学生购买手机方案模型分析•中学教学楼人员疏散优化研究•中学课堂教学时间分配的数学模型•中学生数学建模能力水平的实验分析•中学生消费面面观•中学数学建模问题探究•中学数学建模一例•中学数学建模一例及其启示•中学数学建模与最值问题•重复性赛制中的数学问题•住宅选择中的数学模型•装修工的烦恼•自行车存放问题•自行车的奇想和探究•自行车轮胎问题•自助沙拉的堆叠方案分析•走进幕燕风光中的“卡片与统筹安排”活动课•租船问题趣谈•足球射门中的数学问题•足球中的数学知识•最佳选址问题。
税收筹划论文范文精选3篇(全文)
税收筹划论文范文精选3篇一、税权分析(一)从权利与义务的角度分析。
税权作为一个税法概念，应当将其置于税收法律关系中，按照法律权利的一般原理对其进行解释。
在税收法律关系中，无论形式多么复杂，最基本的当事人是GJ和纳税人，最基本的法律关系是GJ与纳税人之间的权利义务关系。
税权不是GJ单方面的权力；GJ和纳税人作为税收法律关系的两极，理应享有对等的权利义务，税权也应是GJ和纳税人同时享有的税收权利或税法权力。
从法律权利与义务的角度看，税权即税法权利，是指税法确认和保护的GJ和纳税人基于税法事实而享有的对税收的征纳和使用的支配权利。
由此可见，对于GJ而言，税权体现为对税金的取得和使用的权利；对于纳税人而言，税权体现为纳税人对税收要素的参与决定权和对税款使用的民主监督权等。
从权利与义务的角度和纳税人作为税收双主体之一的角度来认识税权，提升了纳税人的主体地位并将纳税人税权系统地划分为税收使用权、税收知情权、税收参与权、税收监督权、税收请求权等几类。
(二)从公共财政的角度分析。
对于税收本质的认识，主要有两大类：一类是马克思主义的GJ分配论，认为税收是GJ凭借政治权力对社会产品进行再分配的形式；另一类是以西方社会契约思想为基础的等价交换说、税收价格说和公共需要说，认为税收是公民依法向征税机关缴纳一定的财产以形成GJ财政收入，从而使GJ得以具备满足公民对公共服务需要的能力的一种活动，是公民为猎取公共产品而支付的价格。
从公共财政角度出发分析税权，将税权不仅定位在GJ与纳税人之间权力与权利的追求，并将纳税人作为税收权利的主要地位，纳税人为了获得公共需要而纳税，政府则成为企业获得公共需要而必须提供公共服务的GJ权力。
(三)税收权力与税收权利。
马克斯·韦伯说：“权力是指一个人或一些人在某一社会行动中，甚至是在不顾其他参与这种行动的人进行抵抗情况下实现自己意志的可能性”。
而权利是权利主体在权力保障下的必须且应该得到的利益和索取，是社会治理者、领导者所保护的必须且应该的索取和必须且应该得到的利益。
数学建模全国优秀论文范文
数学建模全国优秀论文范文随着科学技术特别是信息技术的高速发展，数学建模的应用价值越来越得到众人的重视，数学建模全国优秀论文1：《浅谈数学建模教育的作用与开展策略》数学建模本身是一个创造性的思维过程，它是对数学知识的综合应用，具有较强的创新性，以下是一篇关于数学建模教育开展策略探究的论文范文，欢迎阅读参考。
大学数学具有高度抽象性和概括性等特点，知识本身难度大再加上学时少、内容多等教学现状常常造成学生的学习积极性不高、知识掌握不够透彻、遇到实际问题时束手无策，而数学建模思想能激发学生的学习兴趣，培养学生应用数学的意识，提高其解决实际问题的能力。
数学建模活动为学生构建了一个由数学知识通向实际问题的桥梁，是学生的数学知识和应用能力共同提高的最佳结合方式。
因此在大学数学教育中应加强数学建模教育和活动，让学生积极主动学习建模思想，认真体验和感知建模过程，以此启迪创新意识和创新思维，提高其素质和创新能力，实现向素质教育的转化和深入。
一、数学建模的含义及特点数学建模即抓住问题的本质，抽取影响研究对象的主因素，将其转化为数学问题，利用数学思维、数学逻辑进行分析，借助于数学方法及相关工具进行计算，最后将所得的答案回归实际问题，即模型的检验，这就是数学建模的全过程。
一般来说",数学建模"包含五个阶段。
1.准备阶段主要分析问题背景，已知条件，建模目的等问题。
2.假设阶段做出科学合理的假设，既能简化问题，又能抓住问题的本质。
3.建立阶段从众多影响研究对象的因素中适当地取舍，抽取主因素予以考虑，建立能刻画实际问题本质的数学模型。
4.求解阶段对已建立的数学模型，运用数学方法、数学软件及相关的工具进行求解。
5.验证阶段用实际数据检验模型，如果偏差较大，就要分析假设中某些因素的合理性，修改模型，直至吻合或接近现实。
如果建立的模型经得起实践的检验，那么此模型就是符合实际规律的，能解决实际问题或有效预测未来的，这样的建模就是成功的，得到的模型必被推广应用。
数学建模论文选址优化
安徽建筑大学大学生数学建模竞赛报名表编号（由活动组织者填写）：队员详细信息（选手题写）公司新厂选址问题摘要本文针对公司新厂址选址问题，以经济因素作为主要评判指标，综合分析了各城市距原加工厂的距离数值、各城市的月需求量、相关的人工工资和运费标准数据，运用灰色预测法、指数平滑法、线性规划法、重心迭代法分别建立了需求量预测模型、最优生产规模模型和新厂厂址选址模型，运用EXCEL、MATLAB、LINGO数学软件得出了相应的预测数据和地理位置坐标。
最后，我们从运费节省的角度对新厂厂址进行了评价，与原厂厂址的运费花费作对比得到了新厂厂址更优的结论。
针对问题一，根据所给各城市的月需求量，为了减少单种预测方法带来的误差，我们采用了灰色预测法和指数平滑法建立了模型I：组合预测模型。
首先，采用灰色预测法，运用MATLAB数学软件对18个城市本年度第12个月和未来一年的产品需求量进行预测，并将得到的预测值与实际值进行对比分析，得到未来一年中各地区每月的产品需求量。
由对预测结果的分析可知，各城市需求量在1-5月呈递增趋势，但是增长幅度不太明显，在5月份以后各月产量上下波动，波动相对稳定，其中最大需求量出现在1月份，最小需求量在12月份。
针对问题二，根据所给工资标准及运输价格等条件，确定各工厂的生产规模。
在考虑总成本即人工费用和运输费用最小的前提下运用线性规划思想，建立了模型II：最有生产规模模型。
以满足加工厂产量不小于供货城市的需求量为条件，同时为了确定加工厂和供货城市之间的对应关系，我们引入了0—1规划并运用LINGO数学软件分别对11个月份进行线性规划分析，从而得到各个工厂的生产产量和工人人数针对问题三，我们在问题一和问题二的基础上，参考各城市的地理位置重新选址，并给新厂选址做出评价，建立模型III：重心迭代模型。
首先，我们对18个城市地理位置特点进行区域划分。
然后，采用重心法和微分法利用MATLAB软件求解，并通过迭代计算。
缴费站选址问题(数学建模)
4.2.2.1 确定目标函数 （1）设建派出所的城区为 i, j , k ，用矩阵 xz [i, j, k ] 表示。 （2）所有城区到最近派出所的总路程为 sum(c)
然后用枚举发求出最小平均距离和所属城区： 最小平均距离是 11.7118 百米/人。 所选城区和所属城区如下表所示： 表三： 建收费站城区 所属城区 平均距离（百米/人） M H,J,K,L,M,N,P,U,Y Q D,Q,R,S,T,V 11.7118 W A,B,C,E,F,G,I,W,X 图形表示：
问题二的分析：题中要求在满足所给约束条件的情况下，在该城区设置尽 可能少的派出所。用 lingo 软件求出在所有居民区建多少个派出所是满足题意的 并且是最优的。用 lingo 软件求出的结果是 3，即在所有的居民区中选三个居民 区建立派出所是最优的。用 matlab 软件求解当建立三个派出所时满足条件的组 合，得到满足条件的三个组合分别为 派出所所在城区 总路程 D K W 361 K Q W 352 K R W 368 问题三的分析：题目中要求将巡视小组分为三组，从社区 W 除法，又回到社 区 W， 尽巡视完所有的社区。 利用 floyd 算法求出每两点的最短路径得到以社区 W 为根节点的最小树.根据最小树分解的原则将其分为三个区域，并求出在该种划 分情况下的最佳路径。 对刚才所得的结果进行优化，缩小最大距离和最小距离之 间的差距，即降低均衡度，再次求解，得到最佳路径。
4.2.2.2 确定约束条件： （1）发生突发事件时，最近派出所能够在三分钟内到达且速度为 50km/h， 所以 Dli , Dlj , Dlk 最大的距离不超过 25 百米，于是有：
关于个人所得税的数学建模论文
关于个人所得税的数学建模论文个人所得税是一种针对个人所得征收的税收制度。
它是衡量一个国家经济发展水平的重要指标之一，也是理论经济学和税收政策研究中的热门话题。
本文旨在通过数学建模的方法，探讨个人所得税的计算和优化问题，为政府制定更合理的税收政策提供参考。
一、个人所得税的计算模型个人所得税的计算是个人所得税制度中的核心内容之一。
目前，国际上常用的个人所得税计算模型主要有累进税率模型和综合所得税模型两种。
1.1 累进税率模型累进税率模型是许多国家采用的个人所得税计算模型。
该模型根据个人所得水平不同，设定不同的税率。
随着个人所得水平的增加，税率逐渐升高。
例如，假设某国的个人所得税税率分为5个档次，分别为10%、20%、30%、40%和50%。
如果某人的年收入为10万元，那么他需要缴纳的个人所得税应该按照不同档次的税率进行计算，最终累计求和得出应缴纳的税额。
1.2 综合所得税模型综合所得税模型是一种相对较新的个人所得税计算模型。
该模型将纳税人的各类收入合并计算，并根据一定的计算公式得出应缴纳的税额。
不同于累进税率模型，综合所得税模型更加注重个人所得的综合计算，可更好地反映个人经济状况。
例如，某国的综合所得税计算公式为：税额= ∑ (税率 * 收入) - 速算扣除数，其中税率和速算扣除数是根据法律规定确定的。
纳税人只需根据该公式将各类收入代入计算，得出最终应缴纳的个人所得税。
二、个人所得税的优化模型个人所得税的优化模型是为了提高税收效益和减轻纳税人负担而建立的。
这些模型旨在找到合理的税率和税扣方法，以实现税收公平和效率的最佳平衡。
2.1 税收收入最大化模型税收收入最大化模型是指通过调整税率和税扣，使个人所得税收入达到最大化的模型。
该模型考虑了税收流失和税负过重的问题，旨在实现税收公平和国家财政平衡发展。
2.2 税负最小化模型税负最小化模型是为了减轻纳税人负担而建立的。
该模型通过合理的税率和税扣设计，使纳税人的实际税负达到最小化，减少对纳税人的经济影响，提高纳税人的积极性和满意度。
选址问题
中心医院选址问题摘要本篇论文对选址问题进行了较为全面的介绍。
内容包括中心医院选址的模型及其建立。
针对中心医院选址的一般要求,,结合中心医院选址实例，运用所建立的混合整数规划模型确定中心医院选址最佳方案运用Floyd法解决选址问题关键字：运筹学；选址；中心医院一、提出问题图论是数学的一个分支, 它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两边所构成的图形, 用连接两点的边表示相应两个事物间具有某种特定关系。
在社区医院的选址问题中, 点表示社区主要居民小区, 而其间的连线(边)则表示小区距离。
图论中的最短路径算法包括指定的顶点对之间的最短路径算法和全部顶点间的最短路径算法.前者可用具体患者就医路径的合理化决策分析, 而后者很适合于社区医院的选址, 使得整个社区患者总的就医路径最短。
二、问题分析题中要求在该地区的交通网络图中，从1v -8v 代表八个居民小区的点中选择一个点i v （i=1,2…8）即一个小区建立中心医院，使得离i v 距离最大的点到i v 的距离最小。
三、模型假设1.假设医院与居民点的距离为直线距离2不考虑各小区的实际尺度，简化为点处理四、符号说明A ij 居民点i v 到居民点j v 的距离 X ij 居民点i v 到居民点j v 的最短距离Z i 以居民点i v 为出发点到各居民点的最短距离中的最大距离Y表示中Z i 的最小值1v 2v 45v 6v 78v 103五、建立模型分别以v-8v为出发点，用图论中的求最短路的算法（Dijkstra法）1求个点到出发点的最短距离，选其最大值作为的Z i值，再在Z i中选取最小值，得出最终解。
六、模型求解1. 以v为出发点1i=0：令=S{1v}，P（1v）=0,；i=1：（a）T（v）=3，T（3v）=10，2（b）标号中T（v）最小，令P（2v）=3，=1S{1v2v}；2i=2：（a）T（v）=10，T（4v）= P（2v）+24A=3+5=8，3（b）标号中T（v）最小，令P（4v）=8，=1S{1v2v4v}；4i=3：（a）T（v）=10，T（5v）= P（4v）+54A=8+4=12，T（7v）3= P（v）+47A=8+10=18，4（b）标号中T（v）最小，令P（3v）=10，=1S{1v2v4v3v}；3i=4：（a）T（v）=12，T（7v）=18，5（b）标号中T（v）最小，令P（5v）=12，=1S{1v2v4v3v5v}；5i=5：（a）T（v）=min{18, P（5v）+57A=12+5=17}=17，T（6v）=7P（v）+56A=12+9=21，5（b）标号中T（v）最小，令P（7v）=17，=1S{1v2v4v3v5v7v}；7i=6：（a）T（v）= min{21, P（7v）+67A=17+3=20}=20，T（8v）=6P （7v ）+78A =17+6=23,（b ）标号中T （6v ）最小，令P （6v ）=20，=1S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v }； i=7：（a ）T （8v ）= min{23, P （6v ）+68A =20+4=24}=23,（b ）标号中T （8v ）最小，令P （8v ）=23，=1S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v 8v }； 所以1Z =Max{ P （i v ）；i=1-8}=23；Y=232. 以2v 为出发点i=0：令=0S {2v }，P （2v ）=0,； i=1：（a ）T （1v ）=3，T （4v ）=5，（b ）标号中T （1v ）最小，令P （1v ）=3，=1S {1v 2v }；i=2：（a ）T （3v ）=13，T （4v ）=5，（b ）标号中T （4v ）最小，令P （4v ）=5，=2S {1v 2v 4v }；i=3：（a ）T （3v ）=11，T （5v ）= 9，T （7v ）=15，（b ）标号中T （5v ）最小，令P （5v ）=9，=3S {1v 2v 4v 5v }； i=4：（a ）T （3v ）=11，T （7v ）=14，T （6v ）=18,（b ）标号中T （3v ）最小，令P （3v ）=11，=4S {1v 2v 4v 3v 5v }； i=5：（a ）T （7v ）=14，T （6v ）= 18，（b ）标号中T （7v ）最小，令P （7v ）=14，=5S {1v 2v 4v 3v 5v 7v }； i=6：（a ）T （6v ）= 17，T （8v ）=20,（b ）标号中T （6v ）最小，令P （6v ）=17，=6S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v }； i=7：（a ）T （8v ）=20,（b ）标号中T （8v ）最小，令P （8v ）=20，=7S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v 8v }； 所以2Z =Max{ P （i v ）；i=1-8}=20；Y=Min{1Z 2Z }= Min{23 20}=203. 以v为出发点3i=0：令=S{3v}，P（3v）=0,；i=1：（a）T（v）=10，T（4v）=6，1（b）标号中T（v）最小，令P（4v）=6，=1S{3v4v}；4i=2：（a）T（v）=10，T（2v）=11，T（5v）=10，T（7v）=16，1（b）标号中T（v）最小，令P（1v）=10，P（5v）=10，1S{3v4v1v5v}；=2i=3：（a）T（v）=11，T（6v）=19，T（7v）=15，2（b）标号中T（v）最小，令P（2v）=11，=3S{3v4v1v5v2v}；2i=4：（a）T（v）=19，T（7v）=15,6（b）标号中T（v）最小，令P（7v）=15，=4S{3v4v1v5v2v7v}；7i=5：（a）T（v）= 18，P（8v）=216（b）标号中T（v）最小，令P（6v）=18，=5S{3v4v1v5v2v7v6v}；6i=6：（a）T（v）=21,8（b）标号中T（v）最小，令P（8v）=21，=6S{3v4v1v5v2v7v6v8v}；8所以Z=Max{ P（i v）；i=1-8}=21；Y=Min{1Z2Z3Z}= Min{23 20321}=204. 以v为出发点4i=0：令=S{4v}，P（4v）=0,；i=1：（a）T（v）=5，T（3v）=6，T（5v）=4，T（7v）=10，2（b ）标号中T （5v ）最小，令P （5v ）=4，=1S {4v 5v }；i=2：（a ）T （2v ）=5，T （3v ）=6， T （7v ）=9，T （6v ）= 13，（b ）标号中T （2v ）最小，令P （2v ）=5，=2S {4v 5v 2v }；i=3：（a ）T （7v ）=9，T （6v ）= 13，T （3v ）=6，T （1v ）=8，（b ）标号中T （3v ）最小，令P （3v ）=6，=3S {4v 5v 2v 3v }； i=4：（a ）T （7v ）=9，T （6v ）= 13， T （1v ）=8，（b ）标号中T （1v ）最小，令P （1v ）=8，=4S {4v 5v 2v 3v 1v }； i=5：（a ）T （7v ）=9，T （6v ）= 13，（b ）标号中T （7v ）最小，令P （7v ）=9，=5S {4v 5v 2v 3v 1v 7v }； i=6：（a ）T （6v ）= 12，T （8v ）=25,（b ）标号中T （6v ）最小，令P （6v ）=12，=6S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v }； i=7：（a ）T （8v ）=15,（b ）标号中T （8v ）最小，令P （8v ）=15，=7S {1v 2v 4v 3v 5v 7v 6v 8v }； 所以4Z =Max{ P （i v ）；i=1-8}=15；Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z }= Min{23 20 21 15}=155. 以5v 为出发点i=0：令=0S {5v }，P （5v ）=0,；i=1：（a ）T （4v ）=4，T （6v ）=9， T （7v ）=4，（b ）标号中T （4v ）最小，令P （4v ）=4，=1S {4v 5v }；i=2：（a ）T （2v ）=9，T （3v ）=10， T （7v ）=5，T （6v ）= 9，（b ）标号中T （7v ）最小，令P （7v ）=5，=2S {4v 5v 7v }；i=3：（a ）T （8v ）=11，T （6v ）= 8，T （3v ）=10，T （2v ）=9，（b ）标号中T （6v ）最小，令P （6v ）=8，=3S {4v 5v 7v 6v }； i=4：（a ）T （8v ）=11， T （3v ）=10，T （2v ）=9，（b ）标号中T （2v ）最小，令P （2v ）=9，=4S {4v 5v 7v 6v 2v }； i=5：（a ）T （8v ）=11， T （3v ）=10，T （1v ）=12（b ）标号中T （3v ）最小，令P （3v ）=10，=5S {4v 5v 7v 6v 2v 3v }； i=6：（a ）T （1v ）= 12，T （8v ）=11,（b ）标号中T （8v ）最小，令P （8v ）=11，=6S {4v 5v 7v 6v 2v 3v 8v }； i=7：（a ）T （1v ）= 12，（b ）标号中T （1v ）最小，令P （1v ）=12，=7S {4v 5v 7v 6v 2v 3v 8v 1v }； 所以5Z =Max{ P （i v ）；i=1-8}=12；Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z }= Min{23 20 21 15 12}=126. 以6v 为出发点i=0：令=0S {6v }，P （6v ）=0,；i=1：（a ）T （8v ）=4， T （5v ）=9，T （7v ）=3，（b ）标号中T （7v ）最小，令P （7v ）=3，=1S {6v 7v }；i=2：（a ）T （8v ）=4， T （5v ）=8，T （4v ）=13，（b ）标号中T （8v ）最小，令P （8v ）=4，=2S {6v 7v 8v }；i=3：（a ）T （5v ）=8，T （4v ）=13，（b ）标号中T （5v ）最小，令P （5v ）=8，=3S {6v 7v 8v 5v }； i=4：（a ）T （4v ）=12，（b ）标号中T （4v ）最小，令P （4v ）=8，=4S {6v 7v 8v 5v 4v }；i=5：（a ）T （3v ）=18，T （2v ）= 17，（b ）标号中T （2v ）最小，令P （2v ）=17，=5S {6v 7v 8v 5v 4v 2v }； 因为6Z =Max{ P （i v ）；i=1-8} ≥P （2v ）=17>12 所以Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z 6Z }=12 7. 以7v 为出发点i=0：令=0S {7v }，P （7v ）=0,；i=1：（a ）T （8v ）=6， T （5v ）=5，T （6v ）=3，T （4v ）=10，（b ）标号中T （6v ）最小，令P （6v ）=3，=1S {7v 6v }；i=2：（a ）T （8v ）=6， T （5v ）=5，T （4v ）=10，（b ）标号中T （5v ）最小，令P （5v ）=5，=2S {7v 6v 5v }；i=3：（a ）T （8v ）=6， T （4v ）=9，（b ）标号中T （8v ）最小，令P （8v ）=6，=3S {7v 6v 5v 8v }； i=4：（a ）T （3v ）=15，T （2v ）= 14，（b ）标号中T （2v ）最小，令P （2v ）=14，=4S {7v 6v 5v 8v 2v }； 因为7Z =Max{ P （i v ）；i=1-8} ≥P （2v ）=14>12 所以Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z 6Z 7Z }=12 8. 以8v 为出发点i=0：令=0S {8v }，P （8v ）=0,； i=1：（a ）T （7v ）=6， T （6v ）=4，（b ）标号中T （6v ）最小，令P （6v ）=4，=1S {8v 6v }；i=2：（a ）T （7v ）=6， T （5v ）=13，（b ）标号中T （7v ）最小，令P （7v ）=6，=2S {8v 6v 7v }；i=3：（a ）T （5v ）=11， T （4v ）=16，（b ）标号中T （5v ）最小，令P （5v ）=6，=3S {8v 6v 7v 5v }； i=4：（a ）T （4v ）=15，（b ）标号中T （4v ）最小，令P （4v ）=15，=4S {8v 6v 7v 5v 4v }； 因为7Z =Max{ P （i v ）；i=1-8} ≥P （4v ）=15>12 所以Y=Min{1Z 2Z 3Z 4Z 5Z 6Z 7Z 8Z }=5Z =12七、分析结果与方案评价分析可知v5点为最佳中心医院建立点符合使离医院最远的小区居民就诊时所走的路程为12。
数学建模选址问题完整版
数学建模选址问题 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】选址问题摘要目前，社区的优化管理和最佳服务已经成为一种趋势，并且为城市的发展作出了一定的贡献。
本文针对在社区中选址问题及巡视路线问题，分别建立了多目标决策模型、约束最优化线路模型，并分别提供了选址社区和巡视路线。
对于问题一，我们建立了单目标优化模型，考虑到各社区居民到收费站点的平均距离最小，我们使用floyd 算法并通过matlab 编程，算出任意两个社区之间的最短路径，并以此作为工具，使用0－1变量列出了目标函数。
在本题中，我们根据收费站数、超额覆盖等确定了约束条件，以保证收费站覆盖每个社区，同时保证居民与最近煤气站之间的平均距离最小,最终利用lingo 软件求得收费站建在M、Q、W三个社区。
对于问题二，同样是单目标优化模型，较之问题一不同的是，问题二不需要考虑人口问题，但需要确定选址的个数。
接下来的工作分了两步，第一步，我们通过0－1变量列出目标函数，以超额覆盖等确定约束条件，用lingo 软件编程求出最小派出所站点的个数;第二步，我们利用第一步中求出的派出所个数作为新的约束条件，建立使总距离最小的优化模型，最终利用lingo 软件求得三个派出所分别建在W、Q、K社区。
对于问题三，我们建立了约束最优化线路模型，根据floyd 算法求得的任意两个社区之间的最短路径，建立了以w 点为树根的最短路径生成树，并据此对各点的集中区域进行划分，再利用破圈法得到最短回路。
在本题中，我们初定了两种方案，并引入均衡度α对两种方案进行比较，最终采用了方案二。
最后，我们用matlab编程求解方案二中各组的巡视路线为113百米，123百米，117百米，均衡度α＝%。
具体路线见关键词：最短路径 hamilton圈最优化 floyd算法1问题重述在社区中缴费站的选址对于居民快速缴费和充分的利用公共设施的资源有很重要的指导意义。
数学建模论文--物流与选址问题
物流预选址问题 (2)摘要.......................................................................................................... 错误！未定义书签。
一、问题重述 (2)二、问题的分析 (3)2.1 问题一：分析确定合理的模型确定工厂选址和建造规模 (3)2.2 问题二：建立合理的仓库选址和建造规模模型 (3)2.3 问题三：工厂向中心仓库供货的最佳方案问题 (3)2.4 问题四：根据一组数据对自己的模型进行评价 (4)三、模型假设与符号说明 (4)3.1条件假设 (4)3．2模型的符号说明 (4)四、模型的建立与求解 (5)4.1 问题一：分析确定合理的模型为两个工厂合理选址并确定建造规模 (5)4.1.1模型的建立 (5)4.2 问题二：建立合理模型确定中心仓库的位置及建造规模 (7)4.2.1 基于重心法选址模型 (8)4.2.2 基于多元线性回归法确定中心仓库的建造规模 (10)4.3 问题三：工厂向中心仓库供货方案 (10)4.4 问题四：选用一组数据进行计算 (11)五、模型评价 (16)5.1模型的优缺点 (16)5.1.1 模型的优点 (16)5.1.2 模型的缺点 (16)六参考文献 (16)物流预选址问题摘要在物流网络中，工厂对中心仓库和城市进行供货，起到生产者的作用，而中心仓库连接着工厂和城市，是两者之间的桥梁，在物流系统中有着举足轻重的作用，因此搞好工厂和中心仓库的选址将对物流系统作用的发挥乃至物流经济效益的提高产生重要的影响。
本论文在综述工厂和中心仓库选址问题研究现状的基础上，对二者选址的模型和算法进行了研究。
对于问题一二，通过合理的分析，我们采用了重心法选址模型找到了工厂和中心仓库的大致位置并给出了确定工厂和中心仓库建造规模的参数和公式，通过用数据进行实例化分析，我们确定了工厂和中心仓库位置和建造规模。
所得税交纳点选址问题数学建模论文
所得税交纳点选址问题数学建模论文摘要本文对规划类问题中多点选址问题进行了探究。
针对所得税选址问题，在已知城市间主要道路及各城市居民数的基础上，设定了一些假设，提出了三种模型，分别为穷举法，智能分区法1和智能分区法2。
模型一：0-1规划的穷举法模型。
该模型首先采用改善的Floyd-Warshall 算法计算出城市间最短路径矩阵；然后，用0-1规划的穷举法获得模型目标函数的最优解。
模型二：0-1规划的智能分区模型1。
该模型考虑了一些普遍情况，在附加的合理的假设前提下，采用按选址数N分区解决问题的方法。
该模型首先采用改善的Floyd-Warshall算法计算出城市间最短路径矩阵；然后，用启发式搜索算法将所有城市分为N个独立区域；最后，采用0-1规划求得各区域一个最优纳税点，获得最优解。
模型三：最近邻法智能分区模型。
该模型首先根据从各城市出发的道路数和居民数，对城市进行排序，获得N个初始纳税点，称为伪选址点；然后，利用最近邻法，根据其余城市与各个伪选址点的最短距离，对城市进行划分，得到N个分区结果（划分后各区域不需要相互独立，即可能有若干城市属于两个或两个以上区域）。
最后，从三个分区结果中分别选取一个城市作为纳税点，利用两点间最短距离矩阵得到其余9点的归属，并结合人口数据得到加权总和，遍历三个分区中的所有组合，将加权和最小的选址点作为最终的选址点（真选址点）。
模型一，利用穷举法获取得一定是最优解，但该算法随着节点数的增加其复杂度以几何级数增长，计算量最大。
但穷举法可以获取最优解，并可以最为验证智能算法有效性的依据。
模型二智能分区法1，对本文针对的具体题目是可以获取最优解的，但当改变一下网络拓扑结构或者将人口数变化一下，其获取的可能仅是局部最优解。
故模型二的通用性不强。
模型三，最近邻法智能分区法是最优算法，该算法在复杂度比穷举法降低10倍左右的时候仍然能获取最优解。
该模型受到全局最优点一定在局部最优附近可以找到启发，利用伪选址点进行分区，得到局部最优。
多点选址问题数学建模
多点选址问题数学建模多点选址问题是指在一个区域内选取若干个点，使得这些点与给定的需求点的距离总和最小。
在实际生活中，这个问题经常出现在城市规划、物流配送等领域，如在城市规划中，需要选取若干个地点来建立公园、商场等；在物流配送中，需要选取若干个仓库来满足不同地区的需求。
为了解决这个问题，我们可以采用数学建模的方法。
首先，我们需要确定一个数学模型来描述这个问题。
设需求点的坐标为$(x_i,y_i)$，选取的点的坐标为$(x_j,y_j)$，则选取的点与需求点的距离为$d_{ij}=sqrt{(x_i-x_j)^2+(y_i-y_j)^2}$，选取的点的数量为$n$。
因此，我们的目标是最小化所有需求点与选取点的距离总和，即$sum_{i=1}^{m}min_{j=1}^{n}d_{ij}$。
接下来，我们需要确定一个算法来解决这个问题。
最简单的方法是暴力枚举所有可能的选择，然后计算距离总和，但是这种方法的复杂度非常高，不适用于大规模问题。
一种更优秀的算法是使用分治法或贪心算法。
在分治法中，我们将问题分解成若干个小问题，递归求解，最后将所有结果合并。
具体来说，我们可以采用K-Means算法来实现。
首先，选取$n$个初始点，将所有需求点分配到最近的点所在的集合中，然后重新计算每个集合的中心点，重复这个过程直到中心点不再变化。
这个算法的时间复杂度为$O(kn)$，其中$k$为迭代次数，$n$为点的数量。
在贪心算法中，我们从初始状态出发，每次选取一个距离最近的点加入集合中，直到达到要求的点的数量。
这个算法的时间复杂度为$O(n^2)$，效率较低，但是实现起来较为简单。
综上所述，多点选址问题可以通过数学建模和算法求解来解决，可以应用于城市规划、物流配送等领域。
数学建模作业数学规划模型 供应与选址的问题
B=[20;20];
Aeq=[1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0
3.0000 5.0000 4.0000 7.0000 1.0000 0 0 0
Columns 9 through 16
0 0 5.0000 11.0000 5.6962 4.9289 7.2500 7.7500
fval =
89.8835
exitflag =
5
程序结果截图如下：
即两个新料场的坐标分别为（5.6962,4.9289），（7.2500,7.7500），由料场A、B向6个工地运料方案为：
0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0];
使用临时料场的情形：
使用两个临时料场A(5,1)，B(2,7)．求从料场j向工地 的运送量 .在各工地用量必须满足和各料场运送量不超过日储量的条件下，使总的吨千米数最小，这是线性规划问题。线性规划模型为：
其中 ，i=1,2,…,6,j=1,2,为常数
设X11=X1,X21=X 2,,X31=X 3,X41=X 4,X51=X 5,,X61=X 6
数学建模仓库选址问题
数学建模仓库选址问题(总10页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除仓库选址问题摘要随着全球经济的一体化，物资流通的范围已经不仅仅局限在国家内部，而是也走向来了世界各地。
面对多种多样的物资运输方案，就需要我们从中选择一种最节约费用的方案来实施。
基于此，本文针对美国超级医疗设备公司选址问题给出了两种数学模型。
全文首先对给出的题目进行数学分析，分析数据之间的直观联系和潜在联系，把数据从现实问题中抽离出来转化为纯粹的数学符号，然后借助于数学分析中求解重心坐标的公式(Dix--第i个地点的x坐标；Diy--第i个地点的y坐标；Vi--运到第i个地点或从第i个地点运出的货物量)两点间距离公式和数理统计中求解加权平均值的方法对数据进一步整合。
在此基础上，将之转化为MATLAB计算语言进行数据操作，一方面，借助于MAYLAB绘图工具将题中给出的数据再现于图中，直观明了，便于从图中发现些隐含信息；另一方面，利用MATLAB程序设计中的循环结构进行必要的编程和计算。
由于每种方案的均相等，所以只需比较一下每种方案的总成本（外向运输成本和内向运输成本）即可，总成本最低的城市即为最佳选址点，利用方案比较法最终得出结论。
关键词：重心法、加权平均值法一、问题重述美国超级医疗设备公司在亚利桑那州的菲尼克斯和墨西哥的蒙特雷生产零部件，然后由位于堪萨斯州堪萨斯城的一家仓库接受生产出来的零件，随后在分拨给位于美国和加拿大的客户。
但由于某些原因，公司要考虑仓库选址的最优化。
现已知若继续租赁原仓库，租金为每年每平方英尺美元，仓库面积为20万平方英尺，若在其他城市租同等规模的仓库，租金为每平方英尺美元，并且新租约或续租的期限均为5年。
假如转移仓库，则需一次性支付30万美元的搬迁费及其他选址费。
从工厂到堪萨斯仓库的运输费为2162535美元，从仓库到客户的运输费为4519569美元，仓库租赁费为每年100万美元。
数学建模选址问题
数学建模选址问题摘要目前，社区的优化管理和最佳服务已经成为一种趋势，并且为城市的发展作出了一定的贡献。
本文针对在社区中选址问题及巡视路线问题，分别建立了多目标决策模型、约束最优化线路模型，并分别提供了选址社区和巡视路线。
对于问题一，我们建立了单目标优化模型，考虑到各社区居民到收费站点的平均距离最小，我们使用floyd 算法并通过matlab 编程，算出任意两个社区之间的最短路径，并以此作为工具，使用0－1变量列出了目标函数。
在本题中，我们根据收费站数、超额覆盖等确定了约束条件，以保证收费站覆盖每个社区，同时保证居民与最近煤气站之间的平均距离最小,最终利用lingo 软件求得收费站建在M、Q、W三个社区。
对于问题二，同样是单目标优化模型，较之问题一不同的是，问题二不需要考虑人口问题，但需要确定选址的个数。
接下来的工作分了两步，第一步，我们通过0－1变量列出目标函数，以超额覆盖等确定约束条件，用lingo 软件编程求出最小派出所站点的个数;第二步，我们利用第一步中求出的派出所个数作为新的约束条件，建立使总距离最小的优化模型，最终利用lingo 软件求得三个派出所分别建在W、Q、K社区。
对于问题三，我们建立了约束最优化线路模型，根据floyd 算法求得的任意两个社区之间的最短路径，建立了以w 点为树根的最短路径生成树，并据此对各点的集中区域进行划分，再利用破圈法得到最短回路。
在本题中，我们初定了两种方案，并引入均衡度α对两种方案进行比较，最终采用了方案二。
最后，我们用matlab编程求解方案二中各组的巡视路线为113百米，123百米，117百米，均衡度α＝8.13%。
具体路线见关键词：最短路径hamilton圈最优化floyd算法在社区中缴费站的选址对于居民快速缴费和充分的利用公共设施的资源有很重要的指导意义。
某城市共有24个社区，各社区的人口（单位：千人）如下:编号A B C D E F G H I J K L人口1121861154 8 7111311 编号M N P Q R S T U V W X Y人口118 922148 7115281813VCDGUFEIQSRATWXBJYLHNKMP101587971410611128920241615182211661223810118111510251519928810911819（注：横线上的数据表示相邻社区之间的距离，单位：百米）本题要解决的问题如下：（1）方便社区居民缴纳煤气费，煤气公司现拟建三个煤气缴费站，问煤气缴费站为了怎样选址才能使得居民与最近煤气站之间的平均距离最小。
数学建模与合理计税问题
合理计税问题摘要本方案是解决个人年纳税额最小且年收入分配（月工资与年终奖的分配）最优问题。
其关键是在年收入一定的情况下，如何分配每月工资与年终一次性奖金，从而达到纳税总额最小的目的。
根据问题给出的每月工资应纳税计算方案以及一次性奖金纳税计算方案，得到了一个年纳税金最小的优化模型。
结合此数学模型，运用matlab编程，得出最优解（见表1、表2）。
显然，当我们可以自行决定每月收入和年终一次性奖金的分配数额时，表1才最佳选择，因为当A一定时，表1中对应的纳税额比表2中对应的纳额金小，有时很明显，从而建立年纳税额最小且年收入分配最优方案。
再结合此方案充分分析该单位职工纳税的规律与特点，可以很直观地看出当年收入一定时，工资和年终奖的最优分配。
对于问题1, 根据已建立的数学模型为表中5名职工制定合理的发放方案见正文表 3；对于问题2，通过分析该单位职工纳税的规律与特点，发放方案选择的要点在于更具自己的实际情况合理选择具体分析见正文。
对于问题3，根据我国目前个人所得税制度中对分级税率和税级距的设定，通过数字模拟的方法计算合理的个税起征点。
同时考虑到个税起点与劳动就业率、社会公平以及社会福利水平的相互关系，根据统计数据估算出我国城镇居民工薪收入分布函数，最终计算得出个税起征点为2800元到3200元。
关键词：年纳税额最小收入分配最优最佳选择税率和税级距收入分布函数个税起征点一、问题重述金之和的上限是75000元，试解决下面三个问题：（1） 建立合理计税的数学模型，并为下列5名职工制定合理的发放方案。
（2）充分分析该单位职工纳税的规律与特点，然后写一篇不超过800字的通俗短文，谈谈发放方案选择的要点以便于该单位的所有职工都能得到很好的指导。
（3）2011年3月1日的国务院常务会议上，原则通过了个人所得税法修正案草案，并确定了提高个人所得税起征点，以及调整级次级距的改革方向。
目前该草案正报全国人大常委会审议尚未正式发布。
【分析】数学建模有关纳税的分析与计算
【关键字】分析西南交通大学第二届“新秀杯”数学建模竞赛－西南交通大学教务处西南交通大学实验室及设备管理处西南交通大学数学建模创新实践基地工资薪金所得个人所得税计算方法的优化模型摘要本文研究的是关于工资薪金所得个人所得税计算方法的优化问题，主要运用了数学lingo软件，建立了数学优化模型，最后对模型作出分析、评价和改进。
对于问题一：本文根据速算扣除数的相关定义，再结合月工资的纳税计算方法，最后得出计算扣除数。
对于问题二：本文首先从实际情况出发，结合题目要求，在从分考虑修订前后的个人所得税的前提下，确定了该员工年总收入分为工资薪金与年终奖金的基本思路，随后，本文建立了数学优化模型，并利用lingo软件，对该模型进行了求解，得出最优解，即该员工的个人年终纳税的最合理纳税方案。
对于问题三：本文首先以第三问为基础，结合实际情况，综合考虑税率大小，建立了数学优化模型，本文将节假日费用和偶然所得费用归于月工资报税，年终奖金一万元单独报税，建立了数学优化模型，并利用lingo软件，对该模型进行了求解，得出最优解，最合理的报税方案即为总税额最小的方案。
关键词：个人所得税合理纳税数学优化模型lingo数学软件§ 1问题的重述一背景介绍十一届全国人大常委会第二十一次会议30日表决通过关于修改个人所得税法的决定。
法律规定，工资、薪金所得，以每月收入额减除费用3500元后的余额为应纳税所得额；工资、薪金所得，适用超额累进税率，税率为3%至45%。
修改后的个税法将于2011年9月1日起施行。
因此我国公民在今年纳税时，要对纳税方案进行合理规划。
二要解决的问题1、问题一如何计算税率计算公式的速算扣除数？2、问题二某公司员工连续两年全年总收入5—7万元/年, 若采用修改前、后的个税法，他应如何报税，从而达到合理报税。
3、问题三若该公司将在节假日（五一、国庆）发放节日费500-2000元，以及单独发放年终奖励1万元，而该员工在某月有工资外偶尔所得7000元，则该员工又应如何报税？1§2问题的分析一相关知识的介绍个人所得税是调整征税机关与自然人(居民、非居民人)之间在个人所得税的征纳与管理过程中所发生的社会关系的法律规范的总称。
数学建模论文-工厂选址
1 1 1
x 0 2 0 x 3 Y 0 x 11
1
a 1.10 BT Y b 439388.7
故 a 1.10, b 439388.7 得到 GM(1,1)的灰微分方程为
w运输 k j d ij y ij
i 1 j 1 6 18
函数中的运输成本计算得出
；至于工资标准，涉及到工人加班的
t 情况。假设每个月每个加工厂的加工总时间为 i ，已知加班工资是平时工资的 1.4 倍，
6 1.4 qi 所以月工资为 w工资 xi m g qi ；假设每个地区只是从一个加工厂进货， 可以通 i 1
k i ei
i 1,2...6
(3)
每个地区的产品由一个加工厂运送， 故对某一个地区来说所有工厂对其提供商品的 情况之和为 1，即
y
j
18
ij
1
i 1,2...6
(4)
根据实事人们知道每个工厂向各个地区提供商品之和应小于等于每个加工厂和生
13
产产量，即
k i k j y ij
11
4.2 问题二模型的建立与求解
4.2.1 建模前分析 根据每个地区的月需求量，可以得出平均每个月各地区对产品的需求量如下表： 序号 地区 平均需求量 序号 地区 平均需求量 1 天津 399172 10 武汉 419290 2 太原 387072 11 重庆 406781 3 石家庄 394836 12 杭州 393500 4 济南 408527 13 长沙 382436 5 郑州 408981 14 南昌 356545 6 西安 379672 15 贵阳 385954 7 上海 393320 16 福州 398300 8 南京 371000 17 广州 393600 9 合肥 419536 18 南宁 390245 4.2.2 模型的建立与求解 影响加工厂的生产规模主要的因素有：员工的工资标准、该加工厂将货物运送到指 定地点的运输成本。因此，在确定这六个加工厂的生产规模的时的主要考虑的因素就是 工资标准和运输价格。 各加工厂所在地的工资标准表 2 3 4 2040 2010 2100
公司新厂选址问题数学建模
公司新厂选址问题数学建模北方民族大学第八届数学建模竞赛竞赛论文竞赛分组：10竞赛题目：公司新厂选址问题组员：唐姣焦翠颖所在学院: 数学与信息科学学院数学与信息科学学院制版北方民族大学第八届数学建模竞赛承诺书为保证竞赛的公平、公正，维护竞赛的严肃性，在竞赛期间，我们承诺遵守以下竞赛规定：只在本参赛队的三人之间进行问题的讨论，绝不与本参赛队外的其他人讨论与竞赛题目相关的任何问题，不抄袭、剽窃他人的成果，引用的参考文献在答卷中进行标注。
承诺人签名：承诺人所在分组：承诺人所在学院：年月日建模公司新厂选址问题目录目录 (1)摘要 (2)1.问题重述 (3)2.问题分析 (3)3.符号说明与模型假设 (3)4. 模型建立与求解 (4)4.1 问题一预测未来一年中各地区每月的产品需求量 (4)4.1.1数据拟合 (6)4.2 问题二确定各加工厂的生产规模................................... 错误！未定义书签。
4.2.1模型建立 (11)4.2.2 模型求解..................................................... 错误！未定义书签。
4.3 问题三重新设定新厂位置 ............................................. 错误！未定义书签。
4.3.1模型建立 (14)4.3.2 模型求解 (14)4.3.3 评价 (15)5.模型检验与评价 (15)6.参考文献 (15)摘要：由于现代工厂地址的选择是关系到工业布局及经济效益的重大决策，涉及到经济利益和非经济的多种因素。
因此在选择时，应综合考虑这几个备选城市的各种优劣因素，如工厂的运输成本及各地区的产品需求量，从而选出最佳地址。
本论文正是研究了一个某公司现拟向内地设立新的六个加工厂的选址问题。
问题一：用excel软件画出散点图再用多项式数据拟合曲线来预测各地区在未来一年中的月需求量；问题二：用优化模型，我们根据需求量最多的某月来求解工厂最少成本，包括工资和运输费，从而来大致确定工厂的生产规模。
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所得税交纳点选址问题数学建模论文摘要本文对规划类问题中多点选址问题进行了探究。
针对所得税选址问题，在已知城市间主要道路及各城市居民数的基础上，设定了一些假设，提出了三种模型，分别为穷举法，智能分区法1和智能分区法2，层次分析法。
模型一：0-1规划的穷举法模型。
该模型首先采用改善的Floyd-Warshall 算法计算出城市间最短路径矩阵；然后，用0-1规划的穷举法获得模型目标函数的最优解。
模型二：0-1规划的智能分区模型1。
该模型考虑了一些普遍情况，在附加的合理的假设前提下，采用按选址数N分区解决问题的方法。
该模型首先采用改善的Floyd-Warshall算法计算出城市间最短路径矩阵；然后，用启发式搜索算法将所有城市分为N个独立区域；最后，采用0-1规划求得各区域一个最优纳税点，获得最优解。
模型三：最近邻法智能分区模型。
该模型首先根据从各城市出发的道路数和居民数，对城市进行排序，获得N个初始纳税点，称为伪选址点；然后，利用最近邻法，根据其余城市与各个伪选址点的最短距离，对城市进行划分，得到N个分区结果（划分后各区域不需要相互独立，即可能有若干城市属于两个或两个以上区域）。
最后，从三个分区结果中分别选取一个城市作为纳税点，利用两点间最短距离矩阵得到其余9点的归属，并结合人口数据得到加权总和，遍历三个分区中的所有组合，将加权和最小的选址点作为最终的选址点（真选址点）。
模型四：区域层次分析模型。
该模型首先根据从各城市出发的道路数的多少进行层次分析，对城市进行分层。
然后，同样利用层次分析法对居民数的多少进行分层，综合层次分析求解最优解决方案。
模型一，利用穷举法获取得一定是最优解，但该算法随着节点数的增加其复杂度以几何级数增长，计算量最大。
但穷举法可以获取最优解，并可以最为验证智能算法有效性的依据。
模型二智能分区法1，对本文针对的具体题目是可以获取最优解的，但当改变一下网络拓扑结构或者将人口数变化一下，其获取的可能仅是局部最优解。
故模型二的通用性不强。
模型三，最近邻法智能分区法是最优算法，该算法在复杂度比穷举法降低10倍左右的时候仍然能获取最优解。
该模型受到全局最优点一定在局部最优附近可以找到启发，利用伪选址点进行分区，得到局部最优。
在分区上遍历，获取全局最优解。
模型四，思路清晰明了，但在面对较大数据时比较复杂，有一定的通用性以及操作局限性。
关键词：多点选址; 0-1规划; 启发式搜索; 最近邻法; 智能分区；层次分析目录所得税交纳点选址问题数学建模论文 (1)摘要 (1)目录 (3)1 问题重述 (4)2 问题的分析 (5)3 模型假设 (6)4 模型建立 (7)4.1模型一：0-1规划的穷举法模型 (7)4.2模型二：0-1规划的分区模型 (9)4.3模型三：最近邻法分区模型 (12)5问题的求解 (14)5.1求解过程中采用的主要算法 (14)5.2问题的具体求解 (19)6结果分析与模型的评价 (26)6.1 结果分析及模型的优缺点 (26)6.2 模型的推广 (27)7 参考文献 (27)1 问题重述所得税管理部门计划对某个地区中的所得税交纳点网络进行重新设计。
下图1是对此地区内的城市和主要道路的示意图。
城市旁边的黑体数字表示城市的居民数目，单位为千人。
在连接城市之间的弧上标出了它们之间的距离，单位为千米（斜体字）。
为覆盖各个城市，所得税管理部门决定在三个城市中设置纳税点。
问题：应在哪三个城市中设置纳税点才能够使居民与最近的纳税点之间平均距离最小？图1 此区域内的城市和道路图2问题的分析本问题的目标是从一个到多个城市组成区域内中，选出一定数目的城市设置纳税点, 建立所得税交纳点网络，实现居民与最近的纳税点之间平均距离最小。
对于每个城市纳税点的建立与否只有两种可能，所以可以通过计算城市间的最短路径，然后充分利用地区的城市居民以及道路信息，采用合适的方法搜索纳税点；再确定各纳税点管辖的区域，直到求得最优解。
本问题重点要解决如何选择纳税点和如何划分纳税区域，即建立合理的最优纳税点搜索和区域划分模型。
由图1，得到地区内城市总数12M =；计划设置的纳税点数目3N = 城市标号i C i =，1,2,i M = 。
各城市的居民数i c R 、城市间道路信息如下表：表1 各城市的居民数i c R表2 道路信息3 模型假设为了便于建立模型，考虑了一些实际情况，做出了以下假设，假设系统满足如下一些条件：（1）各城市人口基本不变；（2）城市间至少有一条可到达的路径实现互连；（3）每个城市的居民只能到离该城市最近的纳税点缴税；（4）若与某些城市最近的纳税点有若干个，即其可能与若干个纳税点的距离相同且最邻近，为保证各纳税点工作负担波动不大，该城市的居民只能到最邻近的其中一个纳税点缴税；4 模型建立4.1模型一：0-1规划的穷举法模型该模型首先采用改善的Floyd-Warshall 算法计算出城市间最短路径矩阵；然后，用0-1规划的穷举法获得模型目标函数的最优解。
目标函数：111minj i j i jjMMc c c c c i j Mc j RD V R===∙∙∑∑∑（1）约束条件： 11i jMc ci V==∑，1,2,j M =（2）1iMc i BN ==∑（3）i j i c c c V B ≤，1,2,i M = ，1,2,j M =（4）01i c B ⎧=⎨⎩，1,2,i M = （5）01i jc c V ⎧=⎨⎩ ，1,2,i M = ，1,2,j M = （6）式（2）表示地区内有且仅有一个城市是城市j C 的居民的缴税点；式（3）表示应开设N 个纳税点。
式（4）表示若0i c B =，则0i j c c V =；若1i c B =，则1i j c c V =或0i j c c V =；即表示只有在城市i C 设置纳税点时，城市j C 的居民才有可能去i C 缴税。
式（5）中，0i c B =时，表示不在城市i C 设置纳税点；1i c B =时，表示在城市i C 设置纳税点。
式（6）中，0i j c c V =时，表示城市j C 不到城市i C 纳税；1i j c c V =时，表示城市j C 到城市i C 纳税。
模型思路流程图为：图2 模型一的思路流程图4.2模型二：0-1规划的分区模型若已确定城市A 、B 为纳税点，城市C 、D 中居民分别属于B 、A 纳税点管辖范围，即BC AC AD BD DIST DIST DIST DIST << 。
假设D 中居民通过C 到达A ，则表示C 到A 的距离小于C 到B 的距离，这与实际情况相反。
所以各纳税点管辖的区域相互独立，即D 中居民到A 的最短路径线路上，绝对不会包含B （A B ≠）纳税点管辖的城市（如C ）。
如下图，粗线条表示D 到A 的最短路径：图3 各纳税点管辖的区域相互独立举例图根据各纳税点管辖的区域相互独立的原理，采用启发式搜索的方法分区，考虑到居民数较多且交通便利的两城市，一般不在同一纳税点缴税的实际情况，增加一些假设条件，利用这些假设条件指导搜索过程，实现合理的分区。
分区后，各纳税点管辖的城市互不相关，最终获得若干分区方案；然后，分别求各个方案的最优解；最后，获得整个模型的全局最优解。
其中，各方案的最优解求解方法为：先独立求各区域设置一个纳税区域时的最优解，然后各区域叠加，就可以获得该方案最优解。
目标函数为：11111minji j i j i j iN M Mc c c c c c k c kPLk i j np c i RD V Belong Belong R=====∙∙∙∙∑∑∑∑（7）约束条件：式（2）、（3）、（5）、（6）、11i Nc kk Belong==∑，1,2,i M = （8）11ii Mc c k i BBelong =∙=∑，1,2,k N = （9）i j i i j c c c c k c kV B Belong Belong ≤∙∙1,2,i M = ，1,2,j M =，1,2,k N = (10)1i c k Belong ⎧=⎨⎩，1,2,i M = ，1,2,k N = (11)式中，PL ：启发式搜索获得的方案数；i c k Belong ：表示城市i C 属于第k 个纳税区域。
其余各符号意义，以及约束条件式（2）、（3）、（5）、（6）的意义均与模型一相同。
式（8）表示城市i C 属于且仅属于其中一个纳税区域。
式（9）表示纳税区域k 有且仅有一个纳税点。
式（10）表示只有城市i C 、j C 在同一区域，且在i C 设置纳税点时，城市j C 的居民才有可能去i C 缴税。
式（11）中0i c k Belong =时，表示城市i C 不在区域纳税；1i c k Belong =时，表示城市i C 在区域纳税。
模型流程图为：图4 模型二的思路流程图4.3模型三：最近邻法分区模型该模型与模型二的目标函数相同。
只是模型二是在一定的假设条件的基础上，采用启发式搜索指导分区，各区域相互独立。
而本模型的初始纳税点和分区方法不需要很多额外的假设条件，充分利用了从各城市出发的道路数和居民数，而且各区域不需要相互独立，可能有若干城市属于两个或两个以上区域。
模型流程图为：图5 模型三的思路流程图层次方法具体步骤如下：首先利用从各城市出发的道路数和居民数，确定初始化的N个纳税点。
（1）第一步，对各城市按从城市出发的道路数由大到小进行排序；（2）第二步，剪枝，然后对于从城市出发的有效道路数相同的几个城市，按居民数由大到小排序；（3）第三步，选择排序结果的前N个城市作为初始的纳税点。
其次，采用最近邻分类法，即根据其他城市与这N个纳税点的最短距离，确定其属于那个纳税区域，实现分区，获得分区结果A。
然后，从分区结果A的各区域抽取一个城市作为纳税点，采用最近邻法对其他城市重新分区，直到遍历完分区结果A各区域包含的所有城市。
4.4模型四层次分析法求解模型模型四利用层次分析方法，根据路径最短，附近人口最多找出所得税选址地点，最后得到最佳选址点。
图6层次分析构图分区方法具体步骤如下：（1） 第一步，找到决策目标，探究在哪三个城市中设置纳税点才能够使居民与最近的纳税点之间平均距离最小。
（2） 第二步，筛选分类相同或相似路线数的城市，分为三类。
（3） 第三步，在各个分类城市中找到人口最多的城市，将找到的三个城市设为最佳所得税交纳点。
5问题的求解5.1求解过程中采用的主要算法5.1.1最短路径算法模型一、二、三均需要计算出两城市间距离矩阵D ，模型二还需要记录对应的最短路径，以便分区时作为参考条件。
最短路径算法主要由改善的floyd-warshall 算法实现，最后获得由任意两城市间距离矩阵D 和对应的最短路径。