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。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，建立多目标规划模型，目标函数，约束条件，具体每一步步骤

首先，我们需要定义一些符号：

- $n=100$，表示村庄的数量；
- $m$，表示医疗点的数量；
- $d_{ij}$，表示村庄 $i$ 和村庄 $j$ 之间的距离；
- $x_i$，表示村庄 $i$ 是否被选为医疗点，$x_i\in\{0,1\}$；
- $y_{ij}$，表示道路 $(i,j)$ 是否需要维修，$y_{ij}\in\{0,1\}$。

接下来，我们可以建立多目标规划模型：

目标函数：

$$\min \begin{cases} S_1=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^nd_{ij}x_iy_{ij} \\ S_2=\sum_{i=1}^n\sum_{j=i+1}^nd_{ij}y_{ij} \end{cases}$$

约束条件：

- 每个医疗点只能选一个村庄作为位置：

$$\sum_{i=1}^n x_i = m$$

- 道路的维修必须保证连通性：

$$\forall (i,j) \in \text{连接道路}, y_{ij} \leq x_i + x_j$$

- 村庄必须被选为医疗点才能进行道路维修：

$$y_{ij}\leq x_i, y_{ij}\leq x_j$$

- 村庄不能同时作为医疗点和道路维修的起点或终点：

$$y_{ij}+y_{ik}+y_{jk}\leq 2, \forall i,j,k: i\ne j, j\ne k, i\ne k$$

现在，我们需要将这个多目标规划模型转化为单目标规划模型，最常用的方法是加权法。我们可以定义一个权重因子 $\alpha\in[0,1]$，将目标函数转化为：

$$\min S = \alpha S_1+(1-\alpha)S_2$$

这样，就可以使用标准的线性规划算法求解了。需要注意的是，由于这是一个整数规划问题，需要使用整数线性规划算法进行求解。

具体步骤如下：

1. 计算出每两个村庄之间的距离 $d_{ij}$；
2. 使用整数线性规划算法求解上述模型；
3. 对于不同的 $\alpha$ 值，重复步骤 2，得到不同的结果；
4. 根据每个 $\alpha$ 对应的结果，选择一个最优解作为最终方案。