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思路分析：
第二个问题是，不能由于流行病的预防和控制，居民看医生的权利受到限制。您可以检查当地医院的总数以及用于新冠治疗的医院数量。越来越多的医疗机构加入了抗流行病，可以很好地解决自然流行病，但相反，它将增加一些严重疾病的死亡率。在本文中，我们可以假设医院服务的患者人数以及该地区严重疾病的可能性，每位医院都加入了与新冠的斗争，新冠的治愈率将得到改善，但是严重疾病患者的治疗率将降低。建立博弈模型来推断并获得与新冠作斗争的最佳意愿数。还在长春，上海和北京进行了讨论和比较。

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第三问，首先根据平均占用率来推断每栋建筑物中的家庭数量，根据总数推断家庭中的平均人数，然后计算每栋建筑物中的人数。必须有多个核酸检测点。让我们以这种方式考虑这个问题。如果核酸点检测到多个建筑物，则可以将该问题视为优化算法。自变量是核酸检测点的数量。不同的核酸检测点具有不同的分组情况，也就是说，人数不同。假设要检测一个人需要10秒，则完成核酸检测的时间受到最后一个人的约束，因此，可以优化算法，并且可以使用最小数量进行多目标优化。核酸检测点和最小且核酸完整时间作为目标函数。
第四问，我们经常在日常生活中看到这种现象。骑手可以去多个地方提供餐点。在疫情流行时期，如果可以包装需求，则可以大大降低相互作用行为。这个问题可以随机模拟一些需求点，默认情况下每个需求点的需求为1。如果非常相邻的点可以将平均值作为一个点，并且可以通过在后台加在一起来表示需求，则假定有足够的骑手来分配，但是每个分布都有一个需求限制，然后是包装需求点以尽可能满足包装中的需求点。目标函数可以是包装中所有点的平均距离的总和，以最小化和优化。
思路包含插图生成代码:

profile="Name; X1; X2; X3; X4; X5; X6; X7; X8 A; 4; 6; 7; 3.2; 5.2; 5.6; 2; 4 B; 6; 8; 9; 5.2; 7.2; 7.6; 4; 6 C; 8; 10; 11; 7.2; 9.2; 9.6; 6; 8 D; 10; 12; 13; 9.2; 11.2; 11.6; 8; 10 E; 12; 14; 15; 11.2; 13.2; 13.6; 10; 12 F; 14; 16; 17; 13.2; 15.2; 15.6; 12; 14 G; 15; 17; 18; 14.2; 16.2; 16.6; 13; 15 H; 16; 18; 19; 15.2; 17.2; 17.6; 14; 16 I; 17; 19; 20; 16.2; 18.2; 18.6; 15; 17 J; 18; 20; 21; 17.2; 19.2; 19.6; 16; 18 L; 19; 21; 22; 18.2; 20.2; 20.6; 17; 19 M; 20; 22; 23; 19.2; 21.2; 21.6; 18; 20 N; 21; 23; 24; 20.2; 22.2; 22.6; 19; 21 O; 22; 24; 25; 21.2; 23.2; 23.6; 20; 22"profile_text <- read.table(text=profile, header=T, row.names=1, quote="",sep="; ", check.names=F)library(ggplot2) library(reshape2) data_m <- melt(profile_text) head(data_m)col_waikuang<-c("grey50","grey50","grey50","grey50","grey50","grey50","grey50","grey50") col_tianchong<-c("#EFF3FF","#084594","#9ECAE1","#6BAED6","#2171B5","#4292C6","#C6DBEF","#4682B4") p <- ggplot(data_m, aes(x=variable, y=value),color=variable) + geom_boxplot(fill=col_tianchong,colour =col_waikuang) + theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=0.5, vjust=0.5))+ theme(legend.position = c(0,1),legend.justification = c(0, 1))+ theme(panel.grid.major=element_line(colour=NA)) p