写一段python代码：蒙特卡洛模拟多阶段司机调度问题

以下是一段简单的Python代码，用于蒙特卡洛模拟多阶段司机调度问题：

import numpy as np

# 定义一个函数，用于计算每个司机的成本
def calculate_cost(driver_schedule):
    # 这里假设每个司机工作8小时，所以每个司机每天可以完成3个任务
    # 如果司机在一天内完成了3个任务，那么成本为0
    # 如果司机完成不足3个任务，那么成本为每少完成一个任务需要支付的费用
    # 如果司机完成超过3个任务，那么成本为每多完成一个任务需要支付的费用
    daily_task_count = np.sum(driver_schedule)
    if daily_task_count == 3:
        return 0
    elif daily_task_count < 3:
        return (3 - daily_task_count) * 10  # 假设每少完成一个任务需要支付10元
    else:
        return (daily_task_count - 3) * 20  # 假设每多完成一个任务需要支付20元

# 定义一个函数，用于模拟多阶段司机调度问题
def simulate_driver_scheduling(num_drivers, num_days):
    # 首先生成一个司机调度的矩阵，每个元素表示一个司机在一天内完成的任务数
    driver_schedules = np.zeros((num_drivers, num_days))
    for i in range(num_drivers):
        for j in range(num_days):
            driver_schedules[i, j] = np.random.randint(0, 4)  # 每个司机每天完成的任务数是0-3之间的随机数

    # 计算每个司机的成本，并求平均值
    total_cost = 0
    for i in range(num_drivers):
        for j in range(num_days):
            total_cost += calculate_cost(driver_schedules[i, j])
    avg_cost = total_cost / (num_drivers * num_days)

    return avg_cost

# 调用函数进行模拟
avg_cost = simulate_driver_scheduling(10, 30)  # 假设有10个司机，需要调度30天
print("模拟结果：每个司机每天的平均成本为", avg_cost)

在这个例子中，我们假设有10个司机，需要调度30天。首先我们生成一个司机调度的矩阵，每个元素表示一个司机在一天内完成的任务数。然后我们通过计算每个司机的成本，并求平均值来得到模拟结果。最后我们输出每个司机每天的平均成本。