给我一份第三问解决问题的代码

为了解决第三问的问题，在代码实现上主要是通过定义各种情况下的成本和收益，并据此做出相应的决策。以下是解决问题3的主要代码段：

# 定义一个零配件或产品的类，包含相关的次品率、检测成本、装配成本等信息
class Product:
    def __init__(self, name, defect_rate, purchase_cost,
                 detection_cost, assembly_cost=None, resale_value=None,
                 return_loss=None, disassembly_cost=None):
        self.name = name
        self.defect_rate = defect_rate # 次品率
        self.purchase_cost = purchase_cost # 购买成本
        self.detection_cost = detection_cost # 检测成本
        self.assembly_cost = assembly_cost # 装配成本（如果是零配件则为 None）
        self.resale_value = resale_value # 市场售价（成品才有）
        self.return_loss = return_loss # 调换损失（成品才有）
        self.disassembly_cost = disassembly_cost # 拆解费用（如果有拆解）

    # 检测决策函数：比较检测成本和不检测时的预期损失
    def detection_decision(self):
        expected_loss = self.defect_rate * (self.assembly_cost if self.assembly_cost else 0)
        print(f"{self.name}-不检测的期望损失:{expected_loss},检测成本: {self.detection_cost}")
        
        if self.detection_cost < expected_loss:
            return f"建议检测{self.name}。"
        else:
            return f"建议不检测{self.name}。"

    # 拆解决策函数：判断是否拆解不合格品
    def disassembly_decision(self):
        if self.disassembly_cost and self.return_loss: # 成品的情况
            expected_disassembly_benefit = (1 - self.defect_rate) * self.purchase_cost
            print(f"{self.name}-拆解收益: {expected_disassembly_benefit},拆解费用:{self.disassembly_cost}")

            if expected_disassembly_benefit > self.disassembly_cost:
                return f"建议拆解{self.name}。"
            else:
                return f"建议报废{self.name}。"
        else:
            return f"{self.name}无拆解选项。"

# 生产过程中的决策模型，针对多个零配件、半成品和成品
class ProductionProcess:
    def __init__(self, components, final_products):
        self.components = components # 零配件列表
        self.final_products = final_products # 成品列表
    
    # 针对所有零配件和成品进行检测和拆解决策
    def optimize_process(self):
        for component in self.components:
            print(component.detection_decision())
            
        for product in self.final_products:
            print(product.detection_decision())
            print(product.disassembly_decision())

# 设置8个零配件的具体参数，取自表2
components = [
    Product("零配件 1", 0.1, 2, 1, 8),
    Product("零配件 2", 0.1, 8, 1, 8),
    Product("零配件 3", 0.1, 12, 2, 8),
    Product("零配件 4", 0.1, 2, 1), # 直接成品
    Product("零配件 5", 0.1, 8, 1, 8),
    Product("零配件 6", 0.1, 12, 2), # 直接成品
    Product("零配件 7", 0.1, 8, 1), # 直接成品
    Product("零配件 8", 0.1, 12, 2) # 直接成品 
]

# 设置成品的具体参数，包括次品率、售价、调换损失等
final_products = [
    Product("成品", 0.1, 8, 6, resale_value=200, return_loss=40, disassembly_cost=10)
]

# 创建生产过程并执行优化
production_process = ProductionProcess(components, final_products)
production_process.optimize_process()

这段代码实现了针对多个零配件、半成品及成品的检测和拆解决方案的选择，旨在最小化成本并提升生产效率。