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所得税交纳点选址的数学模型

2012-07-21 14页 doc 417KB 20阅读

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所得税交纳点选址的数学模型所得税交纳点选址的数学模型 试题:所得税交纳点选址 所得税管理部门计划对某个城市的所得税交纳点网络进行重新设计。下图是该城市主要区和主要道路的示意图。区旁边的黑体数字表示该区居民数目,单位为千人。在连区之间的弧上标出了它们之间的距离,单位为千米(斜体字)。为覆盖整个城市,所得税管理部门决定在三个区设置纳税点。请建立数学模型给出三个纳税点安排的最佳方案。 摘要 所得税管理部门计划对某个城市的所得税交纳点网络进行重新设计。如图所示,区旁边的黑体数字表示该区居民数目,单位为千人。在连区之间的弧上标出了它们之间的距离,单位为...
所得税交纳点选址的数学模型
所得税交纳点选址的数学模型 试题:所得税交纳点选址 所得税管理部门对某个城市的所得税交纳点网络进行重新。下图是该城市主要区和主要道路的示意图。区旁边的黑体数字示该区居民数目,单位为千人。在连区之间的弧上标出了它们之间的距离,单位为千米(斜体字)。为覆盖整个城市,所得税管理部门决定在三个区设置纳税点。请建立数学模型给出三个纳税点安排的最佳方案。 摘要 所得税管理部门计划对某个城市的所得税交纳点网络进行重新设计。如图所示,区旁边的黑体数字表示该区居民数目,单位为千人。在连区之间的弧上标出了它们之间的距离,单位为千米(斜体字)。为覆整个城市,所得税管理部门决定在三个区设置纳税点。 首先我们将问题参数化,建立数学模型。然后利用穷举法计算出每个点到所指定的三个纳税点的距离,再利用弗洛依德算法得出距离矩阵,并结合 math lab等程序(C语言、Lingo),得出其与人数加权后的距离矩阵。 最后得出在1,6,和11 设置纳税点为最佳。1,2,5,7区 的居民去1区 的纳税点缴税,3,4,6,9 区的居民去6 区的纳税点缴税,8,10,11,12区的居民去11区 的纳税点缴税。 我们的模型虽然简单,但合理、实用,可以被各领域针对自己的情况应用到中去,指导他们的实际工作。 模型的总体假设 1. 假设纳税点集中在每个区的中心; 2. 假设限定每个区的居民只能到一个纳税点缴税; 3. 假设三个纳税点之间无特定联系; 4. 不考虑“道路难度系数”(即实际路程、地面情况及障碍物等); 5. 不考虑路程与时间的关系(即选出的是人数和距离加权后最小的纳税点,而非时间最短); 6. 不考虑居民的迁入迁出,即假定该区居民数目稳定; 7. 不考虑居民的主观因素(如个人偏好,或者因最近纳税点人多而临时改变纳税点等); 模型的建立与求解 ◆第一步:模型的建立 根据假设一,每个纳税点集中在每个区的中心,可能的位置有12种,则三个纳税点的组合至多有 =12*11*10/6=220个。可将问题参数化。 参数的假定: ① i、j、k——所选纳税点的区号;(共有 =220种选择方案) ② m——区号数;(m=1、2、3…12) ③ ——m区的居民数,单位为千人; ④ 、 、 ——分别表示m区到i、j、k区(即所选纳税点)的最小距离; ⑤ =Min[ , , ]即m区到三个纳税点的最小距离; 则问题可以表述为: 求目标函数:Min[Z(i,j,k)]= ◆第二步:模型的求解(考虑用穷举法) 一、距离矩阵的建立 1、i=1,j=2,k=3(即所选的三个纳税点为1区,2区,3区); (1)m=1,2,3时,显然, =0; =0; =0(即纳税点所在居民到本区纳税的距离最小,距离为0) (2)m=4时,由题图显然: =55(4——3——2——1); =40(4——3——2); =18(4——3); =min( , , )= =18; …… (10) m=12时,由题图显然: =67(12——9——5——1); =61(12——9——3——2); =39(12——9——3); =min( , , )= =39; 2、 i=1,j=2,k=4 (即所选的三个纳税点为1区,2区,4区); (1) m=1,2,4时,显然, =0; =0; =0(即纳税点所在居民到本区纳税的距离最小,距离为0。 (2)m=3时,由题图显然: =37(3——2——1); =22(3——2); =18(3——4); =min( , , )= =18; …… (10) m=12时,由题图显然(以此类推): …… 以此类推,可得距离矩阵如下: 二、距离与人数的加权 与人数加权后的距离矩阵如下: 由公式Min[Z(i,j,k)]= 结合与人数加权后的距离矩阵可得结果为:加权后的最小距离和为2438;在1,6,和11 设置纳税点为最佳。1,2,5,7区 的居民去1区 的纳税点缴税,3,4,6,9 区的居民去6 区的纳税点缴税,8,10,11,12区的居民去11区 的纳税点缴税。 三、 将上述求解过程程序化(以Math lab为主,C语言程序、Lingo 的程序及运行结果见附录) Math lab思考过程及程序如下: 第一步,用标号法求出每一个顶点vi至其它各个顶点vj的最短路径长度dij(i,j = 1,2,…,12),并将其写成如下距离矩阵: ShortDistance= 第二步,以各顶点的载荷(人口数)加权,求每一个顶点至其它各个顶点的最短路径长度的加权和,并将其写成如下距离矩阵: ShortPath= 第三部,用穷举法任选三点,求其他九点中的任意一点到该三点的加权距离的最短距离的加权和,MATLAB中可用矩阵依次求出所有可能的结果,并标记最短距离SDL及最优第三点i,j,k. 第四步,输出,shortpath,SDL及i,j,k. M=inf;A=[15 10 12 18 5 24 11 16 13 22 19 20]; a=[0,15,M,M,24,M,18,M,M,M,M,M;0,0,22,M,M,M,M,M,M,M,M,M;zeros(1,3),18,16,M,M,M,20,M,M,M;zeros(1,4),M,12,M,M,M,M,M,M;zeros(1,5),M,M,12,24,M,M,M;zeros(1,6),M,M,12,M,M,22;zeros(1,7),15,M,22,M,M;zeros(1,8),30,M,25,M;zeros(1,9),M,19,19;zeros(1,10),19,M;zeros(1,11),21;zeros(1,12)]; a=a+a'; for i=1:length(a) pb(1:length(a))=0;pb(i)=1; d(1:length(a))=M;d(i)=0;temp=i; while sum(pb) void floyd(int (*dist)[13],int n) { int i,j,k; for(k=1;k
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