确定初始猜测点：选择所有目标点的中位点作为初始猜测点。中位点在x和y轴上分别取各坐标的中位数。

计算初始最大距离：计算初始猜测点到所有目标点的最大距离，作为当前的半径。

优化过程：

• 使用梯度下降法或模拟退火等优化算法，逐步调整中位点的位置，寻找能进一步减少最大距离的位置。
• 在每次调整中，计算新的点到所有目标点的最大距离。
• 如果新的最大距离比当前记录的小，则更新最优点和最小半径。
• 继续这个过程，直到无法再进一步减少最大距离，或达到预定的迭代次数。

收敛判断：设置一个小的epsilon值，判断最大距离的变化是否小于epsilon，若达到收敛条件，则退出优化过程。

输出结果：将最优点的坐标和最小半径四舍五入到小数点后两位，输出结果。