공정은 두가지로 구분이 가능한데 생산모듈이 들어가는 공정과 들어가지 않는 공정임

생산 모듈이 들어가는 공정에 퀄리티 모듈을 넣으면 무조건 생산 모듈을 넣었을 때 보다 생산량이 떨어지니까 고퀄리티 물품의 생산 비용에 이 부분을 고려해서 공정 비용이 두배 높아지게 됨

아래 게시글에 있는 값도 교환비는 80이지만 기회비용을 고려했을 땐 일반 아이템에 비해 160배 비싸게 만드는 거야

또한 공정이 길어져서 재활용기계 사용이 적어지면 교환비도 올라감

핵심은 공정 길이와 종류에 따라 상대적비용이 변한다는거임

만약 생산모듈이 들어가지 않는 무한히 긴 공정이 있다면 계속 퀄리티 모듈에 의해 퀄리티가 높아지면서 교환비는 1대1이 되겠지

그렇다면 만약 생산모듈이 들어가는 무한히 긴 공정이 있다면 기회비용을 고려한 교환비는 얼마일까? 답은 64대1임
모듈은 생산3 퀄리티1이 가장 효율이 높았음

세줄요약:
공정이 길수록
생산모듈 안들어가는 공정이면 더더욱
전설 퀄리티의 비용이 싸진다

시뮬레이션 코드:

import numpy as np

#p1 = 생산모듈수
for p1 in range(4):
    
    q1 = 4-p1
    r11 = 0.062*q1*0.9
    r12 = 0.0062*q1*0.9
    r13 = 0.00062*q1*0.9
    r14 = 0.000062*q1
    b1 = 1-0.062*q1

    m = [
        [(1+0.25*p1)*b1 , 0                    , 0                        , 0                 , 0 ],
        [(1+0.25*p1)*r11, (1+0.25*p1)*b1       , 0                        , 0                 , 0 ],
        [(1+0.25*p1)*r12, (1+0.25*p1)*r11      , (1+0.25*p1)*b1           , 0                 , 0 ],
        [(1+0.25*p1)*r13, (1+0.25*p1)*r12      , (1+0.25*p1)*r11          , (1+0.25*p1)*b1    , 0 ],
        [(1+0.25*p1)*r14, (1+0.25*p1)*(r13+r14), (1+0.25*p1)*(r12+r13+r14), (1+0.25*p1)*(1-b1), 2 ]
    ]

    m = np.array(m)
    i = np.transpose(np.array([1000,0,0,0,0]))
    for _ in range(60):
        i = m@i/2
    print(1000/i[4])



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