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      "    Disjunctive Graph Job Shop Problem Environment\n",
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      "    Version:    \u001B[32m0.3.3\u001B[0m\n"
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    "from graph_jsp_env.disjunctive_graph_jsp_env import DisjunctiveGraphJspEnv\n",
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    "from gymcts.gymcts_agent import GymctsAgent\n",
    "from gymcts.gymcts_deepcopy_wrapper import DeepCopyMCTSGymEnvWrapper\n",
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    "from gymcts.logger import log"
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    "import gymnasium as gym\n",
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      "│   \u001B[38;2;127;0;255m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;42;220;220m12\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;133;161;148m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;127;0;255m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;128;254;179m18\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;118;168;151m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;127;0;255m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;212;220;127m24\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;199;128;137m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;127;0;255m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;255;126;65m30\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m2\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;105;175;153m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.70\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;127;0;255m    \u001B[0m\u001B[38;2;255;126;65m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;43;126;246m6\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;133;161;148m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.56\u001B[0m)\n",
      "├── (\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;43;126;246m6\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m8\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;141;157;147m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.47\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;43;126;246m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;127;0;255m0\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;163;146;143m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;43;126;246m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;29;144;243m7\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;143;156;147m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;43;126;246m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;42;220;220m12\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;143;156;147m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;43;126;246m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;128;254;179m18\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;194;130;138m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
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      "│   \u001B[38;2;43;126;246m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;255;126;65m30\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m2\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;143;156;147m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.70\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;43;126;246m    \u001B[0m\u001B[38;2;255;126;65m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;29;144;243m7\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;158;148;144m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.56\u001B[0m)\n",
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      "│   \u001B[38;2;42;220;220m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;127;0;255m0\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;143;156;147m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;42;220;220m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;43;126;246m6\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m2\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;115;170;151m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.70\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;42;220;220m│   \u001B[0m\u001B[38;2;43;126;246m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;128;254;179m18\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;133;161;148m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.56\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;42;220;220m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;56;230;215m13\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;239;107;130m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;42;220;220m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;128;254;179m18\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;98;179;154m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;42;220;220m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;212;220;127m24\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;118;168;151m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;42;220;220m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;255;126;65m30\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;154;150;145m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "├── (\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;128;254;179m18\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m8\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;157;149;144m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.47\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;128;254;179m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;127;0;255m0\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;139;158;147m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;128;254;179m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;43;126;246m6\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;219;117;134m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;128;254;179m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;42;220;220m12\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m2\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;141;157;147m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.70\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;128;254;179m│   \u001B[0m\u001B[38;2;42;220;220m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;127;0;255m0\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;169;143;142m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.56\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;128;254;179m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;142;253;171m19\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;199;128;137m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;128;254;179m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;212;220;127m24\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;128;163;149m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;128;254;179m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;255;126;65m30\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;158;148;144m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "├── (\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;212;220;127m24\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m8\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;148;153;146m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.47\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;212;220;127m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;127;0;255m0\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;255;100;128m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;212;220;127m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;43;126;246m6\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;123;166;150m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;212;220;127m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;42;220;220m12\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;189;133;139m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;212;220;127m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;128;254;179m18\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;154;150;145m1.97\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.97\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.99\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;212;220;127m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;226;209;117m25\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;133;161;148m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.00\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;212;220;127m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;255;126;65m30\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m2\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;110;173;152m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.70\u001B[0m)\n",
      "│   \u001B[38;2;212;220;127m    \u001B[0m\u001B[38;2;255;126;65m└── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;43;126;246m6\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;118;168;151m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m2.57\u001B[0m)\n",
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      "    \u001B[38;2;255;126;65m├── \u001B[0m(\u001B[33ma\u001B[0m=\u001B[38;2;127;0;255m0\u001B[0m, \u001B[33mN\u001B[0m=\u001B[96m1\u001B[0m, \u001B[33mQ_v\u001B[0m=\u001B[38;2;128;163;149m1.98\u001B[0m, \u001B[33mbest\u001B[0m=\u001B[96m1.98\u001B[0m, \u001B[33mubc\u001B[0m=\u001B[96m3.02\u001B[0m)\n",
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      "Job 1    ║   \u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;178;242;149m█            \u001B[0m║ Machine 1   \u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[0m\n",
      "Job 2    ║              \u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;178;242;149m█         \u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█  \u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[0m║ Machine 2   \u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[0m\n",
      "Job 3    ║                  \u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█    \u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█   \u001B[0m║ Machine 3   \u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[0m\n",
      "Job 4    ║\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█\u001B[38;2;76;242;206m█  \u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█          \u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█              \u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█    \u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;178;242;149m█    \u001B[0m║ Machine 4   \u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[0m\n",
      "Job 5    ║\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;25;149;242m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;178;242;149m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█\u001B[38;2;127;0;255m█     \u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█\u001B[38;2;255;149;78m█                        \u001B[0m║ Machine 5   \u001B[38;2;255;0;0m█\u001B[0m\n",
      "         ╚╦════╤════╤════╤════╤════╦════╤════╤════╤════╤════╦════╝\n",
      "          0.0                      29.1                     58.2 \n",
      "makespan: 63\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "if __name__ == '__main__':\n",
    "    log.setLevel(20)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    env_kwargs = {\n",
    "        \"jps_instance\": ft06,\n",
    "        \"default_visualisations\": [\"gantt_console\", \"graph_console\"],\n",
    "        \"reward_function_parameters\": {\n",
    "            \"scaling_divisor\": ft06_makespan\n",
    "        }\n",
    "    }\n",
    "\n",
    "    env = DisjunctiveGraphJspEnv(**env_kwargs)\n",
    "    # map reward to [1, -inf]\n",
    "    # ideally you want the reward to be in the range of [-1, 1] for the UBC score\n",
    "    env = TransformReward(env, lambda r: r / ft06_makespan + 2 if r != 0 else 0.0)\n",
    "    env.reset()\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "    def mask_fn(env: gym.Env) -> np.ndarray:\n",
    "        # Do whatever you'd like in this function to return the action mask\n",
    "        # for the current env. In this example, we assume the env has a\n",
    "        # helpful method we can rely on.\n",
    "        return env.unwrapped.valid_action_mask()\n",
    "\n",
    "    env = DeepCopyMCTSGymEnvWrapper(\n",
    "        env,\n",
    "        action_mask_fn=mask_fn\n",
    "    )\n",
    "\n",
    "\n",
    "    agent = GymctsAgent(\n",
    "        env=env,\n",
    "        render_tree_after_step=True,\n",
    "        exclude_unvisited_nodes_from_render=True,\n",
    "        number_of_simulations_per_step=50,\n",
    "    )\n",
    "\n",
    "    root = agent.search_root_node.get_root()\n",
    "\n",
    "    actions = agent.solve(render_tree_after_step=True)\n",
    "    for a in actions:\n",
    "        obs, rew, term, trun, info = env.step(a)\n",
    "\n",
    "    env.render()\n",
    "    makespan = env.unwrapped.get_makespan()\n",
    "    print(f\"makespan: {makespan}\")"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "dc134dd6",
   "metadata": {
    "ExecuteTime": {
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     "start_time": "2025-03-04T15:51:05.083727Z"
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  }
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   "main_language": "python",
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