老司机带你30行代码爬糗事百科成人版

　　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：

　　```python

　　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。