这次是我被吓尿了：Deepseek把APS排程优化公司的桌子掀翻了

推荐语

Deepseek如何颠覆传统APS排程优化？一场技术革命正在发生！

核心内容：
1. Deepseek解决复杂的卤制换产排程问题
2. 分步解决方案：问题分析、解决步骤及数学模型
3. Dj算法策略：贪心分配、状态跟踪与负载均衡

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

为了解决卤制换产排产问题，需综合考虑卤水状态转换、产品需求优先级及产能分配，以最小化总生产时间。以下是分步解决方案：

问题分析

1. 1、卤水状态规则：每锅卤水按圈使用（每圈3次），依次生产重→淡→更淡口味产品。每圈最后一锅可选择继续当前圈或转入下一圈。

2. 2、锅的初始状态：每天开始时，各锅的卤水可能处于不同圈数（m=0,1,2,3）及当前圈次数（n=1,2,3）。

3. 3、生产约束：每个产品属于特定圈，需按顺序生产；每锅每次生产数量固定，时间固定。

4. 4、目标：在满足每日需求的前提下，最小化总生产时间；产能不足时优先生产需求量大的产品。

解决步骤

1. 1、产品分类：按口味将5个产品分为三圈（如重、淡、更淡），确定各产品的所属圈。

2. 2、初始状态评估：记录每口锅的初始卤水状态（m, n）。

3. 3、需求排序：按产品需求从大到小排序，优先安排高需求产品。

4. 4、产能分配：

• 高需求优先：对每个产品，选择可生产的锅（当前卤水状态允许其所属圈或更早圈）。

• 动态调整卤水状态：每次生产后更新卤水状态（m, n），考虑是否转入下一圈。

• 平衡负载：尽量均匀分配生产次数，避免某锅成为时间瓶颈。

• 5、时间计算：每锅总时间=生产次数×单次时间，总时间为所有锅最大时间。







数学模型（简化，DS输出的公式只能截图呈现）






• 
  

算法策略

1. 1、贪心分配：按需求降序，为每个产品分配可用锅的生产次数，优先使用卤水状态匹配的锅。

2. 2、状态跟踪：更新各锅的卤水状态，确保符合圈数转换规则。

3. 3、负载均衡：调整各锅的生产批次，使最大完成时间最小化。










示例排产

假设：

• 产品A（重口味，需求500）属第一圈。

• 锅1初始状态为（1,1），每次生产A可产100个，耗时1小时。

• 锅2初始状态为（0,0），每次产A 120个，耗时1小时。




步骤：

1. 1、分配产品A：

• 锅1可生产2次（n从1→3），产量200，剩余需求300。

• 锅2新卤水可生产3次（第一圈），产量360，满足剩余需求。

• 
  

• 2、更新卤水状态：

• 锅1转入第二圈（m=2, n=1）。

• 锅2转入第二圈（m=2, n=1）。

• 
  

• 3、继续分配其他产品，重复上述流程。




总生产时间由最慢锅决定，如锅1生产2次（2小时）+其他产品时间，锅2生产3次（3小时）。







结论

通过动态分配和状态管理，优先满足高需求产品，合理转换卤水圈数，可有效缩短总生产时间。实际应用中需结合具体参数优化算法，确保产能最大化与时间最小化。







Deepseek的推理过程
花了407秒，以到于我都担心把Deepseek的服务器搞冒烟了。

copy如下：



好的，我现在要解决这个问题，首先我得仔细理解题目中的各种条件和要求。这个问题是关于卤制换产排产的优化问题，需要合理安排不同产品在多个锅上的生产顺序，以最小化总的生产时间。让我先理清楚各个条件和约束，再逐步分析可能的解决方法。




首先，场景描述中提到有7口锅用来卤制鸭脖、鸭舌、鸭翅等产品，这里提到的是5个不同的产品。不同产品的口味有淡重之分，卤水随着使用次数增加会变淡。因此，卤水的使用顺序需要按照产品口味的轻重来安排。具体来说，一锅卤水先卤制重口味的产品（3锅），然后淡口味的（3锅），接着更淡的（3锅之后无法再用）。这里提到的“每卤三锅称为一圈”，每圈的最后一锅可以选择继续卤同圈的产品或者下一圈更淡的产品。每天的初始状态，每个锅里的卤水可能是全新的，或者是已经用了m圈（m=1,2,3）n锅（n=1,2,3,4）的状态。每天的需求数量是给定的，工作时间也是给定的，要安排生产使得总用时最短，当产能不足时优先安排需求数量大的产品。




首先，我需要明确几个关键点：




1. 每口锅的卤水状态每天开始时可能不同，需要根据初始状态安排生产。

2. 卤水的使用顺序必须按照重→淡→更淡的顺序进行，每圈最多3锅，每圈结束后可以选择继续同圈或进入下一圈。

3. 每锅的卤制时间固定，但可能不同产品的时间不同？或者题目中的“每锅的卤制时间固定”是指同一锅每次卤制的时间是固定的，比如不管卤什么产品，时间都一样？这点需要仔细看题目描述。




题目中明确说“每锅能卤制的各产品的数量固定。每锅的卤制时间固定。”这里可能是指每个锅对于每个产品每次卤制的数量是固定的，而卤制的时间对于该锅来说也是固定的。例如，锅1卤鸭脖一次可以生产100个，耗时1小时；卤鸭舌一次生产80个，耗时1小时。或者是否同一锅对于不同产品生产数量不同，但时间固定？或者，可能每个锅每次卤制的时间是固定的，比如每次都是1小时，不管生产什么产品，但产量不同？这里需要进一步理解。




可能正确的理解是，每口锅在每次卤制时，无论生产哪个产品，其卤制时间都是固定的，比如每次都是同样的时间长度，但每次能生产的数量取决于产品类型。例如，锅1每次卤鸭脖可以生产X个，耗时T小时；卤鸭舌生产Y个，同样耗时T小时。这样，同一锅每次卤制的时间是固定的，但不同锅的时间可能不同？或者所有锅的时间都相同？




题目中的“每锅的卤制时间固定”应该是指每口锅每次卤制的时间是固定的，可能不同的锅有不同的固定时间？或者所有锅的卤制时间都是一样的？这点题目没有明确说明，可能需要假设。例如，可能每口锅的卤制时间相同，或者不同锅有不同的固定时间？例如，可能每个锅每次卤制需要相同的时间，比如1小时，或者不同的锅有不同的时间，例如锅1每次需要2小时，锅2每次需要1.5小时等等。这会影响排产的策略，因为时间不同的话需要安排哪个锅生产哪个产品更高效。




但题目中并没有给出具体的数值，可能这个问题是更偏向于模型构建而不是具体计算，所以可能需要假设所有锅的卤制时间是相同的，或者每口锅的时间是固定的，但具体数值可能作为输入参数。在这种情况下，题目可能希望构建一个模型，而不涉及具体数值的运算，但题目需要求解的是排产方式，所以可能需要明确时间相关的参数。




但根据题目描述，可能需要构建一个排产模型，但问题中的参数可能没有给出，所以可能需要假设一些参数，或者可能题目中的某些条件可以简化问题。比如，是否所有锅的卤制时间相同？例如，每锅每次卤制需要1小时，无论生产什么产品。或者每个产品在每锅中的卤制时间不同？




这里可能需要注意的是，题目中“每锅的卤制时间固定”可能意味着同一锅每次卤制的时间是固定的，不论生产什么产品。例如，锅A每次卤制需要2小时，锅B每次需要1小时，但同一锅每次卤制的时间是相同的。而不同锅的时间可能不同。或者所有锅的卤制时间相同？




但题目中并没有给出具体的数值，所以可能在模型构建时需要考虑到这个条件，但可能需要假设每个锅的卤制时间相同。或者可能题目中的“每锅”指的是同一锅每次的时间固定，但不同锅之间可能不同。比如，锅1每次需要1小时，锅2每次需要2小时等等，但这些时间对于该锅来说是固定的，不会变化。这可能更合理，但题目没有给出具体数据，所以可能需要抽象处理。




不过，由于题目没有给出具体的时间参数，可能需要假设所有锅的卤制时间相同，或者每个锅的时间不同但已知。或者可能题目中的“每锅能卤制的各产品的数量固定”意味着每个锅对于每个产品，每次生产可以产出的数量是固定的，但时间可能固定或者不同。例如，锅A生产产品X每次可以产100个，耗时1小时；生产产品Y每次产80个，耗时1小时。这种情况下，时间相同，但产量不同。或者生产不同产品时，同一锅的时间可能不同，但题目说“每锅的卤制时间固定”，所以应该同一锅每次卤制的时间固定，无论生产什么产品，只是产量不同。比如，锅1每次卤制需要1小时，生产鸭脖可以产200个，生产鸭舌产150个，而锅2每次卤制需要1.5小时，生产鸭脖产250个，生产鸭舌产180个等等。这可能更合理，但题目中是否每个锅对各产品的产量是固定的，而卤制时间对于该锅是固定的？




是的，题目中说：“每锅能卤制的各产品的数量固定。每锅的卤制时间固定。”这里的两个“固定”应该都是针对同一锅来说的。即，对于锅i来说，生产产品j时，每次的数量是固定的，比如Q_ij；而每次卤制的时间是固定的，比如T_i。这可能意味着同一锅生产不同产品时，数量不同，但时间相同？或者生产不同产品时，时间可能不同？但题目中的“每锅的卤制时间固定”可能是指同一锅每次卤制的时间是固定的，不管生产什么产品。例如，锅1每次卤制需要1小时，不管生产鸭脖还是鸭舌，但每次的产量根据产品不同而变化。比如，鸭脖每次产100个，鸭舌产80个，但时间都是1小时。这种情况下，同一锅的时间是固定的，但不同锅可能有不同的时间。或者所有锅的时间相同？




此时可能需要明确问题中的参数，但题目没有给出具体数值，所以可能需要假设这些参数作为输入，而在模型中处理它们。例如，假设每个锅i对于产品j，每次生产数量为Q_ij，时间T_i。这样，当安排锅i生产产品j时，每次生产需要时间T_i，产出Q_ij个产品j。




接下来，关于卤水的使用规则：




每圈三锅，即每使用三次（每次卤一锅称为一锅？可能这里的一圈指的是同一锅卤水被使用三次？或者可能每圈是指同一卤水被连续卤制三次？例如，同一锅卤水第一次卤制是圈1的第一锅，第二次是圈1的第二锅，第三次是圈1的第三锅，然后可以选择继续卤同圈（即圈1，但已经三次了？或者可能每圈指的是卤水的一个使用阶段，每个阶段可以卤三次。例如，卤水在初始时是新的，可以用于第一圈（重口味产品）三次，之后进入第二圈（淡口味）三次，然后第三圈（更淡）三次，之后无法再用。所以每口锅的卤水状态由当前所处的圈数和已经在该圈卤制的次数决定。




例如，假设一个锅的卤水状态在当天开始时已经卤过m圈n锅，那么m可以是0（新卤水），1，2，或者3（此时可能已经无法使用），但题目中m的可能取值是1,2,3吗？题目中描述每天开始时，每个锅的卤水可能已经卤过m圈（m=1,2,3）n锅（n=1,2,3,4）。这似乎有问题，因为如果m=1，那么该卤水已经完成第一圈（3锅），所以n应该最多是3？或者可能n指的是当前圈已经卤制的次数。例如，当m=1，n=2，表示该卤水已经完成了第一圈的3锅，并且第二圈已经卤了2锅？或者可能m是已经完成的圈数，而n是当前圈已经卤制的次数？




这里可能需要明确卤水状态的表示方式。例如，每个卤水可能处于某个圈数阶段，并且在该阶段已经卤制了多少次。例如，如果卤水处于第m圈，已经卤制了n次，那么当n=3时，必须进入下一圈或者终止。但题目中的描述是“每天开始时，每个锅内可能是全新的卤水，也可能是已经卤制过m圈(m=1,2,3) n 锅(n=1,2,3,4)的卤水。”这可能意味着m是已经完成的圈数，而n是当前圈已经卤制的次数。例如，如果m=1，n=2，那么该卤水已经完成了第一圈（3次），现在处于第二圈，已经卤了2次。或者可能m是已经进行的圈数，而n是当前圈已卤次数。比如，m=1表示该卤水处于第一圈，已经卤了n次。但这样的话，当n=3时，必须进入下一圈，或者可能此时n不能超过3，因为每圈最多3次。但题目中n的可能取值包括4，所以这可能不符合。因此，可能的正确理解是，m是已经完成的完整圈数，n是当前圈已经卤制的次数。例如，m=1，n=2，表示该卤水已经完成了1圈（3次），现在处于第二圈，已经卤了2次。此时，n的可能取值是0到3。但题目中n的可能取值是1到4，这似乎矛盾。或者可能题目中的m和n的定义不同，例如m是已经使用的总圈数（每个圈可能不是完整的），而n是已经在该圈卤制的次数。例如，如果卤水已经用了2圈，当前处于第三圈的第四次卤制，这可能超过了每圈3次，所以可能题目中存在矛盾。




可能这里的描述存在笔误，或者需要重新理解。根据题目原文：“已经卤制过m圈(m=1,2,3) n 锅(n=1,2,3,4)的卤水。”这似乎意味着m是已经完成的完整圈数，而n是当前圈已经卤制的次数。例如，当m=1，n=2时，该卤水已经完成了一圈（3次），现在处于第二圈，已经卤了2次。那此时n的可能取值应该是1到3，因为每圈最多3次。但题目中n的可能取值是1到4，这似乎有问题。或者可能m是当前所处的圈数，而n是已经在该圈卤制的次数。例如，当m=1，n=2时，卤水处于第一圈，已经卤了2次。此时，该圈还能再卤一次，之后可以选择继续本圈或者进入下一圈。当n=3时，必须结束当前圈，进入下一圈或停止。如果此时m=1，n=4，可能超过了每圈最多三次，所以可能题目中存在错误，或者这里的m和n的定义需要重新考虑。




或者，可能每圈可以卤制最多三次，但题目中的n可能指的是从开始到当前为止的总次数？例如，m=1，n=4，可能意味着该卤水已经经历了1圈（3次），再加上一次，即总共4次。但这样的话，每个圈是3次，所以m=1意味着已经完成了一轮3次，而n=4可能意味着在第二圈中已经进行了1次。但这可能需要更准确的模型。




这部分的卤水状态定义是解决问题的关键，必须正确理解才能建立模型。因此，我需要再仔细阅读题目中的描述：




题目中说：“每卤三锅称为一圈。在每圈的最后一锅可选择卤同圈的产品，也可选择卤制口味淡一点的产品（下一圈的）。”




例如，当卤水处于第一圈（重口味）时，可以卤三次，每次卤一锅。第三次卤完后，可以选择继续卤同圈（即再卤三次？或者是否允许超过三次？），或者进入下一圈。或者，可能每圈最多三次，第三次之后必须进入下一圈或者结束？但题目中说“在每圈的最后一锅可选择卤同圈的产品，也可选择卤制口味淡一点的产品（下一圈的）。”这说明在每圈的最后一锅（即第三次卤制）之后，可以继续卤同圈的产品，但可能这里存在矛盾，因为如果已经卤了三次，是否还能继续卤同圈？或者是否在第三次卤制时可以选择是否进入下一圈？




例如，假设第一圈（重口味）可以卤三次，每次都是重口味的产品。第三次卤完后，可以选择继续卤重口味的产品（即仍然在第一圈，但已经三次了），或者进入第二圈（淡口味）。但每圈只有三次的话，那么第三次之后无法再继续卤同圈的产品，否则超过三次。或者，可能每圈最多三次，但可以提前结束。比如，如果第一圈卤了两次后，第三次可以选择进入下一圈。或者每圈必须卤三次才能进入下一圈？




这里可能需要明确每圈的定义。例如，每圈必须卤三次，之后才能进入下一圈，或者在第三次时可以选择进入下一圈或者继续卤同圈。但继续卤同圈的话，是否算作同一圈？或者是否每圈只能卤三次，之后必须进入下一圈？




根据题目中的例子：“先卤制重口味的产品（3锅），后卤制淡口味的产品（3锅），再卤制口味更淡的产品（3锅，无法再用）。”这说明每个口味阶段（即每圈）卤三次，之后进入下一阶段。但是题目中也提到，在每圈的最后一锅（第三次）可以选择卤同圈的产品或下一圈的。这可能意味着在第三次卤制时，可以选择继续卤同圈的产品，即可能同一圈可以超过三次？或者是否在第三次卤制时，必须决定是否转入下一圈？




例如，假设卤水处于第一圈（重口味），已经卤了两次，第三次卤制时，可以选择继续卤重口味（第三次），然后在第三次完成后，可以选择再次卤重口味（第四次），但这样可能超出了每圈三次的限制？或者是否每圈最多三次，第三次之后必须进入下一圈？




这个部分的理解非常关键，因为这将影响排产时卤水的状态转换规则。如果每圈只能卤三次，那么在第三次完成后必须进入下一圈，否则无法继续使用。但根据题目中的描述：“在每圈的最后一锅可选择卤同圈的产品，也可选择卤制口味淡一点的产品（下一圈的）。”这里的“最后一锅”指的是第三次卤制，所以第三次卤制时可以决定是继续同一圈还是进入下一圈。如果选择继续同一圈，则可能允许同一圈超过三次？或者这里的“最后一锅”可能指的是每次卤制到第三次时，可以选择是否进入下一圈，而如果不进入，可能继续同一圈，但之后的卤制仍然属于同一圈？这显然会导致同一圈可以超过三次，但题目中的例子指出每圈卤三次，因此可能存在矛盾。




或者，可能每圈的“圈”是指卤水的一个使用周期，每个周期最多三次，之后必须进入下一圈。例如，在第三次卤制后，必须进入下一圈，否则卤水无法继续使用。因此，在第三次卤制时，必须选择下一圈的产品。但题目中的例子说“先卤制重口味的产品（3锅）”，然后淡口味3锅，再更淡3锅。因此，可能每个圈必须完成三次卤制后才能进入下一圈。如果这样，那么每圈的第三次必须卤同一圈的产品，或者转入下一圈。但题目中的描述允许在第三次卤制时选择是否转入下一圈，因此可能同一圈可以继续卤制，但之后是否还可以继续？




这似乎存在矛盾，可能需要结合例子来理解。例如，如果卤水已经卤了三次重口味，那么必须进入淡口味圈，卤三次，再进入更淡圈，卤三次，之后无法使用。因此，每个圈必须完成三次后才能进入下一圈，或者在第三次时可以决定是否转入下一圈？




或者，可能每圈最多三次，但可以提前结束。例如，如果在第三次卤制时选择转入下一圈，则剩下的次数可以在下一圈中使用。例如，第一圈卤了两次，第三次选择转入下一圈，那么第二圈可以卤三次，再转入第三圈三次。这种情况下，总次数会减少。但题目中的例子是每个圈三次，所以可能每个圈必须完成三次才能转入下一圈。此时，在第三次卤制时必须选择转入下一圈，否则无法继续使用。因此，题目中的描述可能存在矛盾，或者需要重新理解。




或许正确的理解是：每圈最多三次，每次卤制后，卤水的状态会更新。例如，当卤水处于第m圈的n次卤制后，在n=3时，可以选择进入下一圈（m+1圈，n=0），或者继续在当前圈卤制，但此时n将超过3，这似乎不可能。因此，可能题目中的描述有误，或者这里的“每圈的最后一锅”指的是第三次卤制时，可以选择在本次卤制时生产下一圈的产品，从而提前结束当前圈，进入下一圈。例如，如果在第三次卤制时选择生产下一圈的产品，则当前圈结束，进入下一圈，并且本次卤制计入下一圈的次数。例如，第一圈的第三次卤制时，如果选择生产第二圈的产品，那么该次卤制将计入第二圈的第一次卤制，并且卤水状态变为m=1（第二圈），n=1。这可能更合理。




这种情况下，每圈的实际卤制次数可以少于三次，但必须按照顺序进行。例如，如果在第一圈的第二次卤制后，第三次选择生产第二圈的产品，那么第一圈实际只卤制了两次，而进入第二圈，第三次卤制计入第二圈的第一次。但这样是否允许？或者是否必须完成当前圈的三次才能进入下一圈？




这需要根据题目中的例子来推断。题目中的例子是“先卤制重口味的产品（3锅），后卤制淡口味的产品（3锅），再卤制口味更淡的产品（3锅，无法再用）。”这说明每个圈必须完成三次才能进入下一圈。因此，可能每圈必须完成三次卤制，之后才能进入下一圈。因此，在第三次卤制时，必须选择下一圈的产品，否则无法继续使用该卤水。或者说，第三次卤制时，可以选择继续生产当前圈的产品，但此时卤水已经用尽，必须更换？或者可能题目中的“无法再用”指的是第三圈（更淡口味）的三次之后无法再用，而前两圈之后可以继续使用？




这似乎比较复杂，可能需要重新梳理卤水的使用规则：




1. 卤水初始为新卤水，处于第一圈（重口味），可以卤三次，每次生产重口味的产品。

2. 每次卤制后，卤水的使用次数增加。当完成三次后（即一圈），可以选择转入下一圈（淡口味），此时卤水进入第二圈，可以再卤三次。

3. 在第二圈完成三次后，可以转入第三圈（更淡口味），再卤三次，之后卤水无法使用。

4. 在每圈的第三次卤制时，可以选择生产当前圈的产品或者下一圈的产品。如果选择下一圈的产品，则本次卤制属于下一圈的第一次，并且当前圈未完成三次。这可能导致卤水提前进入下一圈，而当前圈的剩余次数被放弃？




或者，另一种情况，每次卤制必须属于某一圈，而每圈最多三次，但可以提前结束。例如，在卤制过程中，如果在第三次卤制时选择下一圈的产品，则当前圈结束，下一圈开始，并且本次卤制计入下一圈的第一次。这样，每个圈的实际次数可以少于三次，但顺序必须依次进行。例如，第一圈卤两次后，第三次选择下一圈的产品，那么第一圈实际卤两次，第二圈开始，第三次卤制属于第二圈的第一次。这种情况下，总共有三次卤制，其中前两次属于第一圈，第三次属于第二圈。这可能更符合题目的描述，允许在每圈的最后一锅（第三次）选择转入下一圈，从而提前结束当前圈。




但这样会导致卤水的使用次数可能不完整，例如第一圈可能只用了两次就进入第二圈，这可能会影响卤水的有效利用。例如，如果某锅的卤水在初始时已经处于第一圈的第二次，那么再卤一次后可以选择转入下一圈，从而可能更高效地安排生产。




不过，这种规则可能比较复杂，需要明确每个卤制操作如何影响卤水的状态。例如，当卤水处于圈m，次数n，每次卤制后，n增加1。当n达到3时，必须决定是否转入下一圈（m+1，n=1）或者继续当前圈，但此时n超过3，可能不允许。因此，可能每圈最多三次，第三次之后必须转入下一圈，否则无法继续使用该卤水。




但根据题目中的例子，每个圈都是三次，说明必须完成三次才能进入下一圈。因此，可能每圈必须完成三次卤制，之后才能进入下一圈。在这种情况下，第三次卤制时，必须选择下一圈的产品，否则无法继续使用卤水。但题目中允许在第三次选择继续生产同圈或下一圈的产品，这似乎矛盾。可能此时，如果选择继续生产同圈的产品，则卤水已经无法再使用，或者可能题目中的“下一圈”指的是在第三次卤制时，可以生产下一圈的产品，但此时该次卤制将消耗当前圈的一个次数，并导致卤水进入下一圈。例如：




当卤水处于圈m，已经卤制了n=3次，此时必须转入下一圈m+1，并重置n=1。或者，在第三次卤制时（n=3），可以选择生产同圈的产品，此时卤水状态变为m圈，n=3，之后无法再使用，因为已经完成三次。或者，生产下一圈的产品，此时卤水进入m+1圈，n=1。这可能更合理。




例如，假设卤水处于第一圈，n=3次已经完成，那么必须进入第二圈，n=1，或者无法继续使用？或者可能当在第三次卤制时选择生产下一圈的产品，那么该次卤制属于下一圈的第一次，此时卤水状态变为m=2，n=1，而当前圈的次数被消耗了三次。例如，第一圈第三次卤制时，选择生产第二圈的产品，此时卤水进入第二圈，n=1，而第一圈已经完成三次。




这种情况下，每圈必须完成三次才能转入下一圈，或者允许在第三次时提前转入下一圈，导致当前圈只完成两次？这似乎矛盾，因此可能需要重新理解题目的意思。




或许正确的规则是：每圈最多三次，每次卤制可以选择生产当前圈或下一圈的产品。如果生产当前圈的产品，则消耗当前圈的一个次数；如果生产下一圈的产品，则消耗下一圈的一个次数，并且当前圈剩余的次數不能再使用。例如，当处于圈m，n次已经卤制，如果在某次卤制时选择生产下一圈的产品，则卤水状态变为圈m+1，次数为1（因为这次卤制属于下一圈的第一次），而当前圈剩余的3 - n次不能再使用。这可能允许卤水提前进入下一圈，但会浪费当前圈剩余的可用次数。




不过，这种情况下，可能安排生产时需要考虑卤水的当前状态，以决定是否提前转入下一圈来生产需求更大的产品，尽管这可能浪费当前圈剩余的可用次数。例如，如果当前圈剩余两次，但下一圈的产品需求更大，可能选择提前转入下一圈，牺牲当前圈的剩余次数，以生产更多需求的产品。




这个问题中的卤水状态转换规则非常关键，必须明确才能建立模型。由于题目中的描述可能存在歧义，我需要尝试找到一个合理的解释。




假设卤水的状态由当前所处的圈数m和该圈已经卤制的次数n（n=1,2,3）组成。每次卤制时，可以选择生产当前圈或下一圈的产品。如果生产当前圈的产品，则n增加1；如果生产下一圈的产品，则m增加1，n重置为1。但需要满足当前圈n <=3，并且下一圈m+1 <=3（因为最多三圈）。




例如：




- 初始状态：m=1（第一圈），n=0（尚未卤制）

- 第一次卤制，选择生产第一圈的产品，n变为1

- 第二次卤制，选择生产第一圈，n变为2

- 第三次卤制，可以选择生产第一圈（n变为3，完成该圈），或者生产第二圈（m=2，n=1）

- 如果选择生产第一圈，n=3，此时该圈完成，下一次必须转入第二圈，即m=2，n=1

- 如果第三次选择生产第二圈，则状态变为m=2，n=1，而第一圈未完成三次，剩余次数（3-3=0？或者可能此时第一圈的次数已经用完，因为第三次生产的是第二圈）




这种规则可能比较复杂，可能需要另一种方式处理。




另一种可能的规则是：每次卤制必须属于某个圈，当选择生产下一圈的产品时，当前圈的剩余次数被废弃，卤水进入下一圈。例如，当处于圈m，已卤制n次，若选择生产下一圈的产品，则卤水状态变为m+1圈，n=1，无论当前圈已卤制多少次。




例如：




- 锅的初始状态为m=1（第一圈），n=1（已经卤制了一次）

- 在本次卤制时，可以选择生产第一圈的产品（n变为2），或者生产第二圈的产品（状态变为m=2，n=1）

- 如果选择生产第二圈的产品，那么第一圈剩余的两次机会被废弃，卤水进入第二圈，开始新的三次机会




这种情况下，可能允许牺牲当前圈的剩余次数以生产更需要的产品。例如，如果当前圈剩余两次，但下一圈的产品需求更大，可能值得提前转入下一圈。




但这样的规则是否合理？根据题目中的例子，每个圈都完成了三次，因此可能在实际操作中，生产计划会尽量用完每个圈的三次，以充分利用卤水。但如果有紧急需求，可能提前转入下一圈。




现在，回到问题本身，需要安排5个产品到7口锅，满足卤水使用规则，并且总生产时间最短，同时当产能不足时优先安排需求数量大的产品。




首先，我需要确定每个锅在每一天的生产计划，考虑其初始卤水状态，并安排生产不同产品的顺序，使得总时间最小，同时满足需求，并优先满足需求大的产品。




这是一个典型的作业调度问题，属于NP难问题，可能需要使用启发式算法或优化模型来解决，比如整数规划、贪心算法、遗传算法等。但由于问题较为复杂，可能需要分解问题，分步骤处理。




首先，我需要确定每个锅的初始状态（m, n），即每个锅当天开始时的卤水已经处于哪个圈数，以及在该圈已经卤制了多少次。例如，锅A的初始状态可能是m=1，n=2，表示该卤水处于第一圈，已经卤制了2次，还可以卤制1次属于第一圈的产品，或者选择在第三次卤制时转入第二圈。




然后，每个锅的生产过程需要按照卤水状态的变化来安排，每次卤制后更新卤水的状态。每个产品属于某个圈，例如，重口味的产品属于第一圈，淡口味的属于第二圈，更淡的属于第三圈。因此，每个产品只能在其对应的圈或更后的圈中生产。例如，重口味的产品只能在第一圈生产，而淡口味的可以在第二圈或第三圈生产，但可能需要按照顺序。




或者，可能每个产品对应特定的圈，例如，产品A属于第一圈（重口味），产品B属于第二圈（淡口味），产品C属于第三圈（更淡）。因此，当卤水处于第一圈时，只能生产产品A；处于第二圈时，可以生产产品B或C；处于第三圈时，只能生产产品C。但根据题目中的描述，“先卤制重口味，后淡口味，再更淡”，因此可能需要按照顺序，每个圈对应特定的产品类型，而生产某个圈的产品只能在卤水处于该圈或之后的圈中进行？或者是否必须按照圈的顺序生产，即只有当前圈完成后，才能生产下一圈的产品？




这可能需要明确每个产品所属的圈，比如产品1-3属于第一圈，产品4-5属于第二圈，或者每个产品对应一个特定的圈。但题目中并没有明确给出每个产品属于哪个圈，只是说不同产品口味淡重不同。因此可能需要将产品按照口味从重到淡排序，分为三组，分别对应三个圈。例如，5个产品中，前两个是重口味（第一圈），中间两个是淡口味（第二圈），最后一个是最淡的（第三圈）。或者可能每个圈对应多个产品，比如第一圈可以生产所有重口味的产品，第二圈生产淡口味的，第三圈生产更淡的。因此，同一圈内的产品可以任意顺序生产，只要卤水处于该圈或更后的圈。




但题目中提到，每圈的最后一锅（第三次）可以选择卤同圈或下一圈的产品。因此，在卤水处于第一圈时，可以生产第一圈或第二圈的产品，但生产第二圈的产品会导致卤水进入第二圈。但生产下一圈的产品可能需要满足卤水的圈数允许。例如，卤水处于第一圈时，可以生产第一圈或第二圈的产品；处于第二圈时，可以生产第二圈或第三圈的产品；处于第三圈时，只能生产第三圈的产品，且第三次之后无法再用。




这可能更合理。因此，生产某个圈的产品时，卤水必须处于该圈或更早的圈。例如，生产第二圈的产品需要卤水处于第一圈或第二圈。但生产第二圈的产品时，如果卤水处于第一圈，那么这次生产会将卤水状态转入第二圈，因为生产更淡口味的产品需要升级卤水的圈数。或者，是否允许在同一圈内生产更淡口味的产品？这可能不符合，因为卤水的口味变淡是随着使用次数增加的，而不是随意跳跃。




因此，可能正确的规则是：当卤水处于圈m时，可以生产圈m或圈m+1的产品。生产圈m的产品时，卤水保持当前圈，次数n增加1；生产圈m+1的产品时，卤水进入圈m+1，次数n重置为1。但这样是否允许？例如，当卤水处于第一圈（m=1），可以生产第一圈或第二圈的产品。如果生产第二圈的产品，则卤水状态变为m=2，n=1。这可能允许提前转入下一圈，但会导致当前圈的剩余次数无法使用。




这种情况下，生产策略需要权衡是否提前转入下一圈以生产需求更大的产品，尽管这可能浪费当前圈的剩余次数。例如，如果当前锅处于第一圈，n=1，但第二圈的产品需求很大，可能值得提前转入第二圈，生产三次第二圈的产品，以满足需求，尽管这样会浪费第一圈的两次机会。




这可能需要根据每个产品的需求数量和产能来决定。题目中提到，当产能不足时，优先安排需求数量大的产品。因此，在排产时，应优先生产需求大的产品，即使需要提前转入下一圈，导致卤水使用次数的不完全利用。




接下来，我需要建立模型来描述这个问题。每个锅的生产过程可以看作是一个序列，每个步骤选择生产哪个产品（属于当前圈或下一圈），并更新卤水的状态。目标是最小化总生产时间，即所有锅中最后一个完成的时间（makespan）。




由于这是一个调度问题，可能需要考虑以下几点：




1. 每个锅的初始状态（m, n），即当前圈数和已卤次数。

2. 每个锅每次卤制的时间（假设为T_i，锅i的时间）。

3. 每个锅生产不同产品时的每次产量（Q_{i,j}，锅i生产产品j的数量）。

4. 每个产品的需求D_j。

5. 卤水的状态转换规则。




为了简化问题，假设所有锅的卤制时间相同，比如T，这样总时间由最晚结束的锅决定。或者，如果各锅时间不同，则需要考虑各锅的结束时间。




但题目中没有给出具体数据，所以可能需要抽象处理，假设每个锅每次卤制时间为T，或者各锅时间不同但已知。这里可能需要参数化处理，但在没有具体数据的情况下，可能需要寻找一种排产策略，例如优先将需求大的产品分配到可用卤水状态合适的锅，并尽量让各锅的卤制时间并行，以减少总时间。




另一个关键点是，每锅的产能是固定的，即每次卤制生产固定数量的产品。例如，锅i每次生产产品j的数量为Q_{i,j}。因此，生产某个产品j需要的锅i的次数为ceil(D_j / Q_{i,j})，如果该锅被分配生产产品j。




但需要同时满足卤水的状态转换规则，即该锅在生产产品j时，必须处于对应的圈或更早的圈，并且每次生产后更新卤水的状态。




这个问题可能非常复杂，因此需要分解步骤：




步骤一：确定每个产品的所属圈数。例如，将5个产品按口味从重到淡排序，分为三个圈：第一圈（重口味）可能有1-2个产品，第二圈（淡）2-3个，第三圈（更淡）1-2个。但题目中并没有给出具体的产品分类，因此可能需要假设每个产品属于某个特定的圈，或者允许同一圈内多个产品。




步骤二：确定每个锅的初始卤水状态，即（m, n），可能各不相同。




步骤三：对于每个锅，生成可能的生产序列，满足卤水状态转换规则，并记录每个序列能生产的产品数量和时间。




步骤四：将各锅的生产序列组合起来，满足所有产品的需求，并且总时间最短。




这显然是一个组合优化问题，可能需要使用动态规划或启发式算法，但由于问题的复杂性，可能需要简化处理。




可能的策略是：




1. 对于每个产品，根据其所属的圈，确定哪些锅可以生产它，以及生产所需的卤水状态。

2. 优先安排需求大的产品到可用的锅中，尽可能利用卤水的当前状态，减少转换次数。

3. 尽量让各锅的生产时间并行，以缩短总时间。




例如，假设产品A需求最大，属于第一圈。则优先分配产品A到初始状态为第一圈的锅中，尽可能多地生产，以快速满足需求。如果锅的初始状态允许生产产品A，则安排生产，否则可能需要调整卤水状态。




另外，需要考虑卤水的状态转换对后续生产的影响。例如，如果一个锅生产产品B（第二圈），可能需要将卤水状态提前转换到第二圈，从而影响后续生产其他产品的能力。




可能的算法步骤：




1. 对所有产品按需求从大到小排序。

2. 对于每个产品，按照排序处理：

a. 确定该产品所属的圈。

b. 找到所有可以生产该产品的锅，即当前卤水状态允许生产该圈或更早圈的锅。

c. 在这些锅中，选择能够生产该产品次数最多的锅（即卤水状态允许生产该产品的剩余次数最多的锅），或者选择生产时间最短的锅。

d. 分配尽可能多的生产次数到该锅，更新需求和锅的卤水状态。

3. 重复直到所有需求满足或无法满足（产能不足）。




同时，需要考虑总生产时间，即所有锅的生产时间的最大值。因此，需要平衡各锅的负载，避免某个锅的生产时间过长。




这可能需要贪心算法，每次分配产品到能最快完成生产的锅，或者动态调整。




例如，假设所有锅的卤制时间相同，那么总时间由生产次数最多的锅决定。因此，需要尽可能平均分配生产次数到各锅，同时考虑卤水状态的限制。




但由于卤水状态的限制，某些锅可能无法生产某些产品，或者需要转换状态后才能生产，这会增加生产次数。




另一个考虑是，卤水的状态转换可能会影响后续生产的能力。例如，提前转入下一圈可能导致后续无法生产当前圈的产品，因此需要权衡是否转换。




例如，如果一个锅当前处于第一圈，n=2，可以再生产一次第一圈的产品，或者转入第二圈。如果后续有更多第二圈产品的需求，可能值得提前转入，否则应尽量用完第一圈的次数。




由于问题复杂，可能需要建立数学模型，用整数规划来表示。




设变量x_{i,j,k}表示锅i在第k次卤制时生产产品j的次数。但卤制次数k可能不确定，因为每个锅的生产次数取决于卤水状态转换。




或者，可以建立状态转移模型，跟踪每个锅的卤水状态变化，并记录每个状态下生产的产品及其时间。




这可能需要较为复杂的建模，例如使用状态空间模型，或时间索引模型。




例如，对于每个锅i，时间t，记录其卤水状态（m, n）以及正在生产的产品j，并跟踪剩余需求。




但由于问题规模较大，可能需要启发式方法。




在没有具体数据的情况下，可能只能给出一个排产策略的大致思路：




1. 按产品需求从大到小排序。

2. 对于每个产品，按顺序处理：

a. 确定其所属的圈。

b. 寻找所有可以生产该产品的锅，即卤水状态允许进入该圈或更早圈的锅。

c. 对于这些锅，计算在当前状态下生产该产品能进行的次数，以及每次生产后的卤水状态变化。

d. 分配尽可能多的生产次数到这些锅，优先使用卤水状态最合适的锅（例如，剩余次数少，可以更快完成该产品的生产）。

3. 更新各锅的卤水状态和剩余需求。

4. 重复直到所有需求满足或无法满足。




同时，在分配生产时，需要尽量平衡各锅的总生产时间，以最小化最大的完成时间。




此外，当卤水状态转换时，生产下一圈的产品可能会影响后续生产其他产品的能力，需要综合考虑。




例如，如果一个锅生产了下一圈的产品，导致卤水进入下一圈，那么之后该锅无法再返回生产上一圈的产品，这可能影响后续需求。




因此，在安排生产时，需要预测未来可能的需求，优先保留卤水状态以生产高需求产品。




但由于问题中每天的需求是给定的，可以提前知道所有需求，因此可以在全局范围内进行优化。




可能的优化目标是最小化生产时间，即所有锅完成时间的最大值。每个锅的生产时间是其卤制次数乘以每次的时间（假设每次时间相同）。




因此，需要将各锅的生产次数尽量均衡，同时满足卤水状态转换规则。




总结，解决这个问题的步骤可能包括：




1. 确定每个产品所属的卤水圈数。

2. 确定每个锅的初始卤水状态。

3. 按需求排序产品。

4. 对于每个产品，分配生产到合适的锅，考虑卤水状态和转换规则。

5. 跟踪各锅的生产时间和次数，更新卤水状态。

6. 确保优先满足需求大的产品，并在产能不足时按优先级处理。




由于题目中没有具体数据，可能需要假设一些参数来示例。例如，假设：




- 产品A、B属于第一圈（重口味），产品C、D属于第二圈（淡），产品E属于第三圈（更淡）。

- 每个锅每次卤制时间为1小时。

- 每个锅每次生产各产品的数量不同，例如锅1生产产品A每次100个，产品B每次80个，等等。

- 初始卤水状态各锅不同。




然后，通过贪心算法，优先将需求大的产品分配到可用的锅中，同时考虑卤水的状态转换。




例如，假设产品A需求最大，属于第一圈，那么找到所有初始卤水状态可以生产第一圈产品的锅，分配尽可能多的生产次数，直到需求满足或锅的卤水状态无法继续。




每次生产后，更新锅的卤水状态。例如，如果锅i的初始状态是m=1，n=1，生产产品A一次后，状态变为m=1，n=2。再生产一次，n=3，此时可以选择继续生产第一圈产品（n=3，之后必须转入第二圈）或转入第二圈。




如果产品A的需求还未满足，可能需要继续生产，但转入第二圈后无法再生产产品A，因此需要尽可能在第一圈生产足够的次数。




这需要仔细计算每个锅的生产能力，以最大化高需求产品的生产。




最终，总生产时间由生产次数最多的锅决定，因此需要平衡各锅的负载。




总之，这个问题需要综合考虑卤水状态转换、产品需求优先级、锅的产能和时间，通过合理的排产策略来最小化总生产时间。可能的解决方案涉及贪心算法、动态规划或整数规划，具体取决于问题的规模和约束的复杂性。



就这个问题而言，“以讲人话的方式”把排程的规则喂给Deepseek后，每天上班时只要提交当天各锅的初始状态，及当天的待排产订单，Deepseek就能给出最优结果，还有APS系统什么事呢？