请帮我针对问题三进行数学建模，求解，给出代码

针对问题3提出的数学建模与求解要求，我们需要构建一个决策模型来优化生产过程中涉及的各种成本因素，包括但不限于零部件采购价格、检验成本、装配成本以及可能产生的拆解费用和更换损失等。此模型应考虑多道工序、多个零部件的情况，并基于每个部件及其最终产品的不良率来进行策略制定。

由于实际的代码实现依赖于所使用的编程语言和具体的算法框架，这里提供的是解决问题的基本思路而不是完整的代码：

1. **定义变量**:
- 设定二进制变量表示是否对每个零件进行检查。
- 定义连续变量代表不同阶段的成本累积。

2. **设定目标函数**:
- 最小化总的预期成本，包括采购成本、检验成本、装配成本、拆解成本以及可能的更换损失。

3. **约束条件**:
- 考虑到各阶段产品良率的影响，确保满足质量标准下的最小成本支出。
- 根据给定的数据表计算每一项操作所带来的总成本，并将其限制在一个合理的范围内。

4. **求解方法**:
- 可以利用线性规划(LP)或混合整数线性规划(MILP)技术来求解该最优化问题。借助如Python中的PuLP库或是其他商业软件比如Gurobi、CPLEX等工具可以方便地实现这一功能。

示例伪代码如下：

import pulp # 导入线性规划库

# 初始化问题实例
model = pulp.LpProblem("CostOptimizationModel", pulp.LpMinimize)

# 创建决策变量
check_variables = {part: pulp.LpVariable(f'Check_{part}', cat='Binary') for part in parts}

# 目标函数: 总成本最小化
model += sum(
    (costs[part]['purchase'] + costs[part]['inspection']*check_variables[part]) 
    + assembly_costs + potential_replacement_loss for part in parts
), "Total_Cost"

# 添加约束条件
for part in parts:
    model += (
        defect_rate[part] * check_variables[part] <= acceptable_defect_rate, 
        f"DefectRateLimit_{part}"
    )

# 解决问题
model.solve()

# 输出结果
print("Status:", LpStatus[model.status])
for var in model.variables():
    print(f'{var.name} = {var.varValue}')
print('Total Cost = ', value(model.objective))

请注意上述代码仅作为示意性的指导，并非可以直接运行的真实程序片段。实际应用时需结合具体情况调整参数设置和逻辑处理。