Для решения вашей задачи можно использовать метод жадных алгоритмов, при котором каждое решение принимается на основе локально наиболее выгодной стратегии.
Сортировка данных в нужном порядке - важный этап в данном алгоритме. В Python, например, вы можете использовать встроенную функцию sort() или sorted(), в зависимости от того, нужно ли вам изменить исходный массив или отсортировать его копию. Обе функции позволяют передавать ключ сортировки (key) в виде функции, которая будет применена к каждому элементу перед сравнением.
```python
# Сортировка по времени ремонта
machines.sort(key=lambda machine: machine.repair_time)
# Сортировка по производительности
machines.sort(key=lambda machine: machine.productivity, reverse=True)
```
Так Вы сможете сортировать массив 'machines' по времени ремонта или производительности. Обратите внимание, что во втором случае добавлен параметр reverse=True, потому что мы хотим отсортировать станки по убыванию производительности.
Для поиска оптимального решения возможно у вас потребуется более сложный критерий сортировки, который учитывает несколько параметров сразу. К примеру:
```python
# Сортировка по функции затрат
machines.sort(key=lambda machine: machine.repair_time / machine.productivity)
```
При такой сортировке в начале списка окажутся станки, которые быстрее всего ремонтируются и при этом имеют высокую производительность.
Учтите, что данный подход работает не всегда, и на некоторых наборах данных может давать субоптимальные решения. Сложность задачи оказывается NP-полной, что означает отсутствие известного эффективного алгоритма для ее решения. Поэтому вам может потребоваться итеративный подход или многокритериальная оптимизация.