建立问题四的数学模型写出求解过程并且给出代码

为了建立关于问题4的数学模型并编写相应的求解代码，我们首先需要明确几个关键点：

- **背景信息**：问题4假设了问题2和问题3中的零配件、半成品和成品的次品率都是通过抽样检验获得的。
- **目标**：基于抽样检验的结果来优化生产过程中的决策，包括但不限于零配件的选择性检测、成品的质量控制策略、不合格产品的处理方式等等。

### 数学模型概述

我们需要构建一个模型来最小化总的期望成本，包括采购成本、检验成本、装配成本、销售收益、替换损失和拆解成本等。由于涉及到随机性和不确定性（即零配件、半成品和成品的次品率不是固定的而是通过抽样确定的概率分布），可以考虑使用概率论中的贝叶斯统计方法或是蒙特卡洛模拟技术来进行建模与求解。

#### 变量定义
- \( C_{purchase} \): 采购成本；
- \( C_{inspection} \): 检验成本；
- \( C_{assembly} \): 装配成本；
- \( R \): 销售收入；
- \( C_{replacement} \): 替换损失；
- \( C_{disassembly} \): 拆解成本。

#### 目标函数
\[
\text{Minimize } E[C] = E[C_{purchase}] + E[C_{inspection}] + E[C_{assembly}] - E[R] + E[C_{replacement}] + E[C_{disassembly}]
\]

这里\(E[\cdot]\)表示期望操作，用于处理不确定性的部分。

### 解决思路
给定一个特定的样本集（即一系列抽样检验的结果），可以通过动态规划或者是启发式算法来寻找最优解。下面提供一种可能的实现框架：

#### Python 示例代码

这里只展示了一个基本的框架示例，实际应用时需要根据具体情况填充细节。

import numpy as np
from scipy.stats import binom

# 定义参数
sample_results = ... # 抽样检验结果数据
costs = {
    'purchase': ..., 
    'inspection': ..., 
    'assembly': ..., 
    'replacement': ..., 
    'disassembly': ...
}
prices = {'sale_price': ...}

def calculate_expected_costs(sample_results, costs, prices):
    # 根据抽样结果计算每个批次的预期成本
    n, p = len(sample_results), sum(sample_results)/len(sample_results)
    expected_defect_rate = binom.pmf(k=1, n=1, p=p)

    # 进行进一步的成本分析...
    
    return expected_total_cost

expected_total_cost = calculate_expected_costs(sample_results, costs, prices)
print(f"Expected total cost: {expected_total_cost}")

请注意上述代码仅为示意性质，未包含完整的逻辑流程。真实场景下的解决方案会更为复杂，涉及更多的输入参数和更细致的过程描述。