我遇到了一个关于数学建模的问题，有个3零件需要车床进行加工，一个有四个车床，功能不同，记为A，B，C，D。现在题目分别给出了这三个零件需要加工机床的顺序和每次所需的时间。我不知道怎么做，因为使用贪心算法的话，要考虑机床使用时间的相容性，好复杂。

这个问题可以使用一种叫做遗传算法的方法来解决。遗传算法是一种模拟自然进化的算法，通过对问题的解进行编码，然后利用交叉、变异等操作来产生新的解，并通过选择操作来筛选出优秀的解。

对于这个问题，可以将每个零件需要的机床顺序和时间编码为一个染色体，然后使用遗传算法来搜索最优解。具体来说，可以将每个染色体看作一个解，然后通过交叉和变异来产生新的解，并通过选择操作来筛选出优秀的解。

具体的实现方法可以参考以下步骤：

1. 定义染色体的编码方式，例如可以使用一个列表来表示每个零件的加工顺序和时间。

2. 初始化种群，包括随机生成一些染色体作为初始解。

3. 计算每个染色体的适应度，可以使用每个零件的加工时间作为适应度的度量。

4. 通过交叉和变异来产生新的解，例如可以将两个染色体的一部分进行交叉，或者对染色体的一部分进行随机变异。

5. 通过选择操作来筛选出优秀的染色体，例如可以使用轮盘赌选择或者排名选择等方法来选择适应度较高的染色体。

6. 重复步骤3-5，直到达到停止条件，例如达到一定的迭代次数或者找到了一个满足要求的解。

需要注意的是，遗传算法也有可能陷入局部最优解，因此需要尝试多次运行算法来增加找到全局最优解的概率。同时，选择合适的编码方式和参数设置也很重要。