这个问题可以通过图论中的最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)来解决。

首先，将道路网络看作一个无向图，每个坐标点为一个节点，每两个相邻的坐标点之间有一条边相连。由于每个坐标点最多只能安装一个照明灯，因此每个节点都有一条连接到自身的边。

接下来，我们要找到这个图的一个最小生成树，即由若干条边组成的子图，使得这个子图中任意两点之间的距离最小。最小生成树是一个非负权重有向图，其中每个边的权重表示两个节点之间的距离。

为了求解最小生成树，可以使用Kruskal算法或Prim算法等贪心算法。这些算法的基本思想是从所有顶点中选择一个与已选顶点集合无关的顶点加入到最小生成树中，直到所有顶点都被加入到最小生成树中为止。

具体地，对于给定的道路网络和需要安装的照明灯数量k,我们可以按照以下步骤进行：

1. 将道路网络中的坐标点按照x坐标从小到大排序。
2. 初始化一个空的最小生成树，并将第一个坐标点作为起始节点加入到最小生成树中。

3. 从排序后的坐标点列表中依次选择下一个坐标点：

   • 如果该坐标点与已选节点集合中的某个节点的距离小于等于当前最小距离，则将该坐标点加入到已选节点集合中，并更新最小距离；
   • 否则，跳过该坐标点，继续选择下一个坐标点。
4. 当所有坐标点都被加入到最小生成树中时，最小生成树就是我们需要的结果。
5. 最后，根据最小生成树计算出近距商最大的值。

需要注意的是，在实际应用中可能需要考虑一些约束条件，例如照明灯的数量不能超过预算、不能影响交通等。此外，如果道路网络非常复杂或者照明灯的数量较多时，使用贪心算法可能会导致结果不够理想。