写一段python代码：模拟一个多阶段马尔科夫决策过程，在0-100分钟均匀划分了10个决策点，转移概率用多次模拟直接确定出来了，因此不用设置转移概率。当前阶段1设置的临时司机的可用时间会对后续阶段2临时司机的可用性以及忠诚司机的可用时间产生影响，进而影响到后续其它决策阶段的总成本。

以下是一个简单的多阶段马尔科夫决策过程的模拟示例代码，其中包括了临时司机可用时间和忠诚司机可用时间的影响：

import random

# 阶段数量
num_stages = 3

# 决策点数量
num_decisions = 10

# 每个决策点的成本
costs = [[random.randint(1, 10) for j in range(num_decisions)] for i in range(num_stages)]

# 临时司机可用时间影响
temp_driver_avail = [[random.uniform(0.5, 1.5) for j in range(num_decisions)] for i in range(num_stages-1)]

# 忠诚司机可用时间影响
loyal_driver_avail = [[random.uniform(0.8, 1.2) for j in range(num_decisions)] for i in range(num_stages-1)]

# 阶段转移概率
transition_probs = [[[0.0 for k in range(num_decisions)] for j in range(num_decisions)] for i in range(num_stages-1)]

# 多次模拟直接确定转移概率，此处不再赘述

# 多阶段决策过程
total_cost = 0
temp_avail = 1.0
loyal_avail = 1.0

for i in range(num_stages):
    # 当前阶段决策
    decision = random.randint(0, num_decisions-1)
    total_cost += costs[i][decision]

    # 更新临时司机可用时间和忠诚司机可用时间
    if i < num_stages-1:
        temp_avail *= temp_driver_avail[i][decision]
        loyal_avail *= loyal_driver_avail[i][decision]

    # 更新转移概率
    if i < num_stages-1:
        transition_probs = transition_probs[i]

    # 根据转移概率更新下一阶段的决策
    if i < num_stages-1:
        probs = transition_probs[decision]
        decision = random.choices(range(num_decisions), weights=probs)[0]

# 输出总成本和临时司机可用时间、忠诚司机可用时间
print("Total Cost: ", total_cost)
print("Temporary Driver Availability: ", temp_avail)
print("Loyal Driver Availability: ", loyal_avail)

注意，此处仅仅是一个简单的示例，实际情况下需要根据具体问题进行更加细致的模拟和计算。