| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 改进粒子群优化算法 | 第8-11页 |
| 1.2.2 PSO应用研究 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 PSO算法 | 第15-19页 |
| 2.1 PSO算法简介 | 第15-16页 |
| 2.2 算法流程 | 第16-17页 |
| 2.3 算法参数 | 第17-19页 |
| 2.3.1 惯性权重W | 第17页 |
| 2.3.2 群体大小n | 第17页 |
| 2.3.3 定义学习因子C1和C2 | 第17页 |
| 2.3.4 定义粒子最大速度Vmax | 第17-18页 |
| 2.3.5 终止条件 | 第18-19页 |
| 第3章 改进的排序加权质心PSO算法 | 第19-27页 |
| 3.1 基本PSO算法分析 | 第19页 |
| 3.2 排序加权质心 | 第19-20页 |
| 3.3 实验设计 | 第20-27页 |
| 3.3.1 参数和测试函数 | 第21-22页 |
| 3.3.2 种群质心变化规律测试 | 第22-23页 |
| 3.3.3 固定进化迭代次数的收敛速度和精度 | 第23-25页 |
| 3.3.4 固定收敛精度下的迭代次数 | 第25-27页 |
| 第4章 基于PSO算法的企业职工个税纳税筹划方法 | 第27-47页 |
| 4.1 纳税筹划 | 第27-31页 |
| 4.1.1 纳税筹划的原则 | 第27页 |
| 4.1.2 个人所得税纳税筹划的总体思路 | 第27-28页 |
| 4.1.3 纳税筹划的方法 | 第28-31页 |
| 4.2 纳税筹划与PSO算法 | 第31-32页 |
| 4.3 职工薪资模型 | 第32-34页 |
| 4.3.1 名称释义 | 第32-33页 |
| 4.3.2 职工工资构成 | 第33页 |
| 4.3.3 个人所得税计税表 | 第33-34页 |
| 4.3.4 年终奖个人所得税计税方法 | 第34页 |
| 4.4 现有职工薪酬模型 | 第34-39页 |
| 4.4.1 薪酬模型 | 第34-35页 |
| 4.4.2 基于PSO算法的企业职工个税纳税筹划计算模型 | 第35-36页 |
| 4.4.3 基于PSO算法薪酬优化 | 第36-39页 |
| 4.5 实例分析 | 第39-47页 |
| 4.5.1 数据采集源公司简介 | 第39-40页 |
| 4.5.2 数据源工资体系简介 | 第40-41页 |
| 4.5.3 实验结果 | 第41-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 创新点 | 第47-48页 |
| 5.3 今后研究方向 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录 | 第53-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |