C++实现的所得税缴费点选址优化：模型与策略对比

本文是一篇关于所得税缴费点选址优化的校级一等奖论文，作者运用C++和Matlab进行软件编程，探讨了如何在税务管理系统中有效设置缴费点，以降低居民到最近缴费点的总路程并确保缴费点的资源利用效率。研究主要围绕以下几个关键问题展开： 1. 问题一：提出了一个基础目标，即寻找居民与最近缴费点之间总距离最小的布局，这涉及到经典的最短路径问题。为了实现这一目标，作者建立了一个单一标准的优化模型。 2. 模型一：作为简化版本，忽略了缴费点承受度和工作效率等复杂因素，只关注距离优化。通过0-1规划（BIP）和Dijkstra算法在C++中求解，Lingo软件被用来找到最优的缴费点配置。 3. 模型二：在模型一的基础上，增加了缴费点承受度条件，即每个点的人数上限，以确保服务均衡。这样，新的BIP模型在Lingo中求解，优化了既考虑距离又考虑承受能力的选址。 4. 问题三和四：这两个问题是基于模型二的变体，通过调整编程指令和模型微调，利用Matlab进行计算。它们涉及动态选取缴费点，通过固定部分点位，逐个添加新的点，以寻找最优的五点或更多点的布局。 5. 结论与比较：对比分析显示，原方案在考虑总路程时相对较好，但在缴费点承受度上不尽如人意。模型一和二的结果表明，增加缴费点可以显著改善服务质量，例如模型二的最优选址使各点服务人数均衡，承受度更高，尽管总距离略有增加。 关键词：最短路径、所得税缴费点、距离优化、承受度、Dijkstra算法、Lingo、线性规划、Matlab、0-1线性规划。通过这些模型的构建和优化，论文为所得税管理部门提供了科学的选址策略建议，强调了在财政预算范围内合理配置缴费点的重要性。