每个工位每天生产的时间不能超过16小时且同种类型疫苗生产全部完成之后才能生产另外类型的疫苗，所以首先计算出每个类型疫苗的生产时间，再通过生产顺序累加得到总天数。经过100随机模拟，得到概率大于90%的天数，再在matlab程序最外层嵌套模拟退火算法，寻得最优解。

这是一个生产调度问题，需要考虑到多种限制条件以及最小化总天数的目标。模拟退火算法可以用来寻找全局最优解，但是需要注意控制参数的选择和收敛速度的问题。

具体的实现需要根据具体的情况进行调整，比如可以采用贪心策略来确定疫苗的生产顺序，或者使用动态规划来优化生产时间。同时，需要考虑到实际生产的复杂性和不确定性，比如可能出现设备故障、工人疲劳等问题，需要进行相应的风险管理和补救措施。

总之，生产调度问题是一个复杂的优化问题，需要综合考虑多种因素，并选择适当的算法和工具进行优化求解。

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问题三要求每个工位每天生产的时间不能超过16小时且同种类型疫苗生产全部完成之后才能生产另外类型的疫苗，所以首先计算出每个类型疫苗的生产时间，再通过生产顺序累加得到总天数。经过100随机模拟，得到概率大于90%的天数，再在程序最外层嵌套模拟退火算法，寻得最优解。

这是一个比较复杂的问题，需要进行多步处理。首先，我们需要计算出每个类型疫苗的生产时间。我们可以通过以下代码实现：

# 计算每个类型疫苗的生产时间
vaccine_time = []
for vaccine in vaccines:
    time = 0
    for station in stations:
        if vaccine in station['types']:
            time += station['time']
    vaccine_time.append(time)

其中，`vaccines` 是疫苗种类列表，`stations` 是工位列表，每个工位包含 `types` 和 `time` 两个属性，分别表示该工位可以生产的疫苗种类和生产该疫苗需要的时间。

接下来，我们需要确定疫苗生产的顺序。由于同种类型疫苗需要全部完成之后才能生产另外类型的疫苗，我们可以采用拓扑排序的方法来进行排序。以下是实现代码：

# 拓扑排序确定生产顺序
indegree = [0] * len(vaccines)
graph = [[] for _ in range(len(vaccines))]
for i in range(len(vaccines)):
    for j in range(len(vaccines)):
        if i != j and vaccines[i] in stations[j]['types']:
            indegree[i] += 1
            graph[j].append(i)

queue = []
for i in range(len(vaccines)):
    if indegree[i] == 0:
        queue.append(i)

order = []
while queue:
    cur = queue.pop(0)
    order.append(cur)
    for next_ in graph[cur]:
        indegree[next_] -= 1
        if indegree[next_] == 0:
            queue.append(next_)

接下来，我们可以通过累加每个疫苗生产的时间，得到总天数。但是由于每个工位每天生产的时间不能超过16小时，我们需要在累加的过程中进行限制。以下是实现代码：

# 计算总天数
days = 0
cur_time = [0] * len(stations)
for i in order:
    time = vaccine_time[i]
    while time > 0:
        available_stations = []
        for j in range(len(stations)):
            if vaccines[i] in stations[j]['types'] and cur_time[j] + time <= 16:
                available_stations.append(j)
        if not available_stations:
            cur_time = [0] * len(stations)
            days += 1
        else:
            best_station = available_stations[0]
            for j in available_stations:
                if stations[j]['time'] < stations[best_station]['time']:
                    best_station = j
            cur_time[best_station] += time
            time = 0

days += 1

以上代码中，`cur_time` 记录每个工位当前已经使用的时间，如果一个工位的生产时间加上当前已经使用的时间超过了16小时，则需要换一天。在选择可用的工位时，我们优先选择生产时间更短的工位。

最后，我们可以通过随机模拟的方法得到天数大于等于目标天数的概率。以下是实现代码：

# 随机模拟得到概率大于90%的天数
target = 30
count = 0
for _ in range(100):
    cur_time = [0] * len(stations)
    for i in order:
        time = vaccine_time[i]
        while time > 0:
            available_stations = []
            for j in range(len(stations)):
                if vaccines[i] in stations[j]['types'] and cur_time[j] + time <= 16:
                    available_stations.append(j)
            if not available_stations:
                cur_time = [0] * len(stations)
                break
            else:
                best_station = available_stations[0]
                for j in available_stations:
                    if stations[j]['time'] < stations[best_station]['time']:
                        best_station = j
                cur_time[best_station] += time
                time = 0
        if sum(cur_time) > 16:
            cur_time = [0] * len(stations)
    if sum(cur_time) > 0:
        count += 1

prob = count / 100
while prob < 0.9:
    target += 1
    count = 0
    for _ in range(100):
        cur_time = [0] * len(stations)
        for i in order:
            time = vaccine_time[i]
            while time > 0:
                available_stations = []
                for j in range(len(stations)):
                    if vaccines[i] in stations[j]['types'] and cur_time[j] + time <= 16:
                        available_stations.append(j)
                if not available_stations:
                    cur_time = [0] * len(stations)
                    break
                else:
                    best_station = available_stations[0]
                    for j in available_stations:
                        if stations[j]['time'] < stations[best_station]['time']:
                            best_station = j
                    cur_time[best_station] += time
                    time = 0
            if sum(cur_time) > 16:
                cur_time = [0] * len(stations)
        if sum(cur_time) > 0:
            count += 1

    prob = count / 100

最后，我们可以在程序最外层嵌套模拟退火算法，寻找最优解。但是由于模拟退火算法需要定义评价函数和转移函数，这里就不再展开了。