上述题目的R语言代码

由于这是一个复杂的生产和成本优化问题，直接编写R语言代码来解决这类问题通常会涉及到`lpSolve`包，该包提供了线性规划功能。以下是一个简化版的R代码示例，但请注意实际应用可能需要更精确的数据结构和更多的细节：

# 导入必要的库
library(lpSolve)

# 定义变量和常数
# 设x[i]代表第i批A产品的生产量（单位：吨）
# y[i]代表第i批B产品的生产量（单位：吨）
n <- 100 # 假设最多100批次
x <- rep(0, n) # 初始化A产品生产量数组
y <- rep(0, n) # 初始化B产品生产量数组

# 建立线性不等式
# 原料供应限制：丁最多50吨
const.mat <- matrix(c(rep(1, n), rep(-1, n)), nrow = 2)
const.dir <- c(">=", "<=")
const.rhs <- c(50, Inf)

# 成本函数
cost_vec <- c(6*sum(x), 16*sum(x) + 10*sum(y)) # A产品甲乙成本加上B产品丙成本

# 含硫量限制
sulfur_limits <- c(2.5, 1.5) * (1 + sum(x)) # A和B产品含硫量

# 求解线性规划
problem <- lp(direction = "max", objective = cost_vec,
             all.bin = TRUE, const.mat = const.mat,
             const.dir = const.dir, const.rhs = const.rhs,
             senses = c("=", "="),
             xmax = x, ymax = y)

# 解析结果
solution <- solve(problem)
optimal_x <- solution$ysol[1:n]
optimal_y <- solution$ysol[n+1:2*n]

cat("最优生产配比：A产品", optimal_x, "吨，B产品", optimal_y, "吨\n")

这个代码只是一个简化的模板，实际运行前需要填充具体的数字，并且可能还需要处理一些边缘情况（如配方的连续性和整数特性）。同时，对于复杂问题，可能还需要考虑分阶段优化或者其他高级技术。