使用python完成装配产生的次品率迭代算法

在Python中，装配过程中的次品率迭代算法通常用于模拟产品质量控制或优化生产流程。这种算法可能会涉及到概率论、统计学以及动态规划等数学知识。下面是一个简单的示例，假设我们有一个模型，每次装配有独立的概率导致次品，通过不断调整这个概率并计算次品率，可以采用循环（如while或for循环）进行迭代：

import random

def assemble_product(precision_rate):
    # 模拟一次装配操作，返回0表示合格品，1表示次品
    return random.random() < (1 - precision_rate)

def calculate_defect_rate(total_attempts, num_defects):
    # 计算次品率
    return num_defects / total_attempts if total_attempts > 0 else 0

# 初始设定
initial_precision = 0.95  # 装配精度初始值
max_iterations = 100        # 迭代次数
current_defect_rate = None   # 当前次品率

for iteration in range(max_iterations):
    total_attempts = 1000  # 每轮尝试的批次数量
    num_defects = sum([assemble_product(initial_precision) for _ in range(total_attempts)])
    
    current_defect_rate = calculate_defect_rate(total_attempts, num_defects)
    
    print(f"Iteration {iteration+1}: Current defect rate is {current_defect_rate:.4f}")
    
    # 根据需要调整精度，例如如果连续多次次品率过高，考虑降低精度
    # 如果降低精度会带来明显改善，就更新初始精度；反之则保持不变
    # 此处略去具体的调整策略，实际应用中可以根据业务需求设计相应策略