为了回答您的问题，我需要一个具体的附件1作为数据输入，其中应包含所有点位的地理坐标信息以及它们之间的可能距离或路径。由于您没有提供这个附件，我将提供一个通用的方法论来指导您如何执行这个任务。请注意，具体的结果将取决于附件1中的实际数据。 **方法论：** 1. **距离计算**： - 根据附件1中给出的点位坐标，计算任意两个点位之间的距离。可以使用地理计算工具（如Google Maps API、GIS软件等）或编程实现（例如使用经纬度计算两点间的大圆距离公式）。 2. **就近划分**： - 以每天工作8个点位为基准，根据距离远近原则，将点位划分为若干个区域，每个区域包含的点位数量大致相当，且相邻区域的点位尽可能靠近，以缩短移动时间。 3. **最优路径规划**： - 在每个划分好的区域内，使用优化算法（如旅行商问题算法TSP、贪婪算法等）确定访问每个点位的最优顺序，使得总移动距离或时间最短。 4. **工作时间计算**： - 根据最优路径，计算每个点位的工作时间（假设在每个点位上的工作时间是固定的，如半小时），并加上从一个点位到另一个点位的移动时间（基于20千米/小时的速度）。 5. **最大值和最小值求取**： - 汇总所有最优路径的工作时间，求取最大和最小值。 **具体实施步骤：** 1. **预处理**： - 收集附件1中所有点位的经纬度信息。 - 使用地理计算工具或编程方式计算任意两点间的距离，并存储为矩阵形式。 2. **区域划分**： - 设定每个区域的初始中心点（可以是某个点位或所有点位的平均位置）。 - 基于就近原则，将点位分配给最近的区域中心。 - 调整区域中心的位置，使其更接近区域内点位的平均位置，并重复分配过程，直到达到稳定状态。 3. **路径规划**： - 对于每个区域，使用TSP算法或其他路径优化算法确定最优访问顺序。 4. **时间计算**： - 根据路径规划结果和移动速度，计算每个点位的工作时间和移动时间。 - 累加得到每天的总工作时间。 5. **统计结果**： - 汇总所有天数的总工作时间，找出最大值和最小值。 请注意，这个问题是一个组合优化问题，可能涉及复杂的计算过程。特别是当点位数量众多时，直接使用TSP算法可能会遇到计算量过大的问题。在这种情况下，可以考虑使用启发式算法或近似算法来寻找次优解。 如果您有具体的附件1数据，可以提供给我，我将能够为您提供更精确的分析和结果。