帮我写一个钢铁炼钢、精炼、连铸的环境的python代码，包括状态和动作，状态包括机器的剩余加工时间、机器的空闲时间、机器利用率、炉次的加工进度、炉次的结束时间、炉次的等待时间矩阵，动作包括许多启发式规则，比如FIFO、LIFO、SPT、LPT、SMRPT、LMRPT等动作

为了帮助您创建一个简单的Python代码模型，我们首先需要定义一些类来表示状态和动作。这里我们将使用类来模拟环境，并采用字典和列表来存储状态变量。由于涉及复杂的启发式算法，我会提供基本的框架，您可以根据需要添加更多的规则。

class Furnace:
    def __init__(self, name, processing_time, idle_time, utilization):
        self.name = name
        self.remaining_process_time = processing_time
        self.idle_time = idle_time
        self.utilization = utilization
        # 炉次相关的属性可以作为字典存储
        self.production_progress = {"batch": None, "end_time": None, "wait_time": {}}

class ProductionEnvironment:
    def __init__(self, furnaces, action_rule="FIFO"):
        self.furnaces = furnaces
        self.action_rule = action_rule

    def update_status(self, batch, furnace_index=None):
        if not furnace_index:
            # 如果未指定特定炉子，则按照策略选择
            furnace_index = self.select_furnace()
        
        # 更新炉子状态
        selected_furnace = self.furnaces[furnace_index]
        selected_furnace.production_progress["batch"] = batch
        selected_furnace.remaining_process_time -= batch.processing_time
        selected_furnace.utilization = (selected_furnace.remaining_process_time / selected_furnace.idle_time) * 100
        
        # 更新炉次信息
        # ...（这部分根据您的需求填充具体计算）

    def select_furnace(self):
        if self.action_rule == "FIFO":
            return 0  # 假设按顺序选择
        elif self.action_rule == "LIFO":
            return len(self.furnaces) - 1
        # 添加其他策略...
        else:
            raise ValueError(f"Unsupported action rule: {self.action_rule}")

# 示例使用
furnaces = [Furnace("Furnace1", 60, 180, 50), Furnace("Furnace2", 45, 90, 75)]
env = ProductionEnvironment(furnaces)

# 假设有一个批次list batches, 每个批次有processing_time属性
batches = [{"batch": Batch1, "processing_time": 30}, {"batch": Batch2, "processing_time": 50}]

for batch in batches:
    env.update_status(batch)
    # 其他处理代码...