假设某山区中有100个村庄，现在要在村庄中建立几个医疗点，方便村民看病。图1中给出这100个村庄的位置及可选道路连接示意图。附件数据的“位置”表单给出了这100个村庄的坐标（单位：米），附件数据的“连接道路”表单给出了可供选择的道路。现在要在100个村庄中建立3个医疗点，并在可选道路中根据需要进行部分道路维修，假定村民看病都选择维修后的道路。实际中，我们既希望村民到医疗点很方便，同时希望维修的道路成本尽量小。因此既希望村庄村民到医疗点的总距离S1尽量小，又希望维修的道路总里程S2尽量小，但二者通常无法同时达到最小。如果让这两种距离和S1+S2最小，应如何设置医疗点。给出总距离，建立数学模型，写出每一步步骤用多目标规划模型，详细过程

问题分析：

这是一个典型的选址问题，需要在100个村庄中选择3个医疗点，同时在可选道路中根据需要进行部分道路维修，使得村民到医疗点的总距离S1尽量小，维修的道路总里程S2尽量小。由于这是一个多目标规划问题，因此需要采用多目标优化算法求解。

多目标规划模型：

假设需要在100个村庄中选择3个医疗点，其中第i个村庄到第j个医疗点的距离为dij，第i个村庄到第j个医疗点所在的道路长度为lij。假设第k个医疗点的位置为xk，yk，则总距离为：

S1 = Σi=1-100minj=1-3dij

其中，dij为第i个村庄到第j个医疗点的距离，minj=1-3表示取距离最小的那个医疗点。

道路维修成本可以表示为：

S2 = Σ(i,j)∈Elij

其中，E表示可选道路集合，(i,j)表示道路连接的两个村庄，lij表示第i个村庄到第j个医疗点所在的道路长度。

因此，我们的目标是最小化S1和S2，即：

minimize F = (S1, S2)

其中，F表示多目标函数，S1和S2分别表示目标函数1和目标函数2。

多目标规划求解步骤：

1. 确定决策变量

决策变量包括每个村庄到每个医疗点的距离dij和每条道路的修建情况lij。

2. 确定约束条件

约束条件包括每个村庄必须属于一个医疗点、每个医疗点只能服务于一定数量的村庄、每个村庄只能连接一定数量的道路等。

3. 确定多目标函数

多目标函数包括S1和S2。

4. 求解多目标规划问题

可以采用多种算法求解多目标规划问题，如权重法、ε约束法、Pareto前沿等。

其中，Pareto前沿是最常用的求解多目标规划问题的方法。Pareto前沿表示满足所有目标函数等权重时的最优解集合，即在不牺牲任何一个目标函数的情况下，无法再进一步优化其他目标函数的解集合。

可以使用多目标优化算法，如NSGA-II、MOEA/D等来求解Pareto前沿，并从中选择最优解。