мат-ламер
grizzlyВаше совместное предложение - хорошая альтернатива.
Запишем его формально, чтобы всё было понятно.
Пусть

- единичная окружность,

- набор из

точек,

, т.е. множество,
куда окружность включена наравне с точками.
Т.к. нас интересуют только попарные расстояния между элементами

, такой подход корректен.
Назовём
степенью равномерности этого набора (версия 2) величину

И действительно,
процесс максимизации этой величины в Mathematica сходится, но...
Каждый раз к новым конфигурациям. Вообще "Constrained Optimization" -
довольно сложный раздел в Mathematica; там много опций. Наверное, я не все грамотно использую.
Дело еще в том, что
функция слишком плоская - существуют целые области, где её значения одинаковы.
Поэтому использовал именно сами расстояния, а не квадраты; так хоть немного экстремумы острее.
Сделал вот такую игрушку на GeoGebra.
http://tube.geogebra.org/material/show/id/424961Можно выбрать число точек и "ловить" максимум, двигая их.
Красное значение - лучшее, что было достигнуто; синее - текущее.
Там же и Вороной есть, но в GeoGebra его никак нельзя анализировать.
Для трёх точек мне удалось получить

, а Mathematica нашла
Конфигурации, найденные с помощью версии 2,
отличаются от найденных по версии 1 (начало поста).
Поэтому можно сказать, что на вопрос №1 есть уже два ответа - оценка равномерности разбиения Вороного (но об этом позже),
и максимин расстояний точек и окружности.
Но неформальное размышление и игра с апплетом наводит на мысль,
что версия 2 оптимизирует
равномерность относительного положения точек и окружности,
а не распределение точек по "сплошному" диску.
Ну вот просто посмотрите на версии 1 и 2 для трёх точек.
Имхо первая "равномернее", хотя это чистый субъективизм.

Всё же признавая удачным предложение мат-ламер и grizzly, продолжаю исследования.
На очереди Вороной и упаковка окружностей.