Usando aprendizado supervisionado para composição de políticas de escalonamento - Diel, Guilherme; Kraus, Ana Eloina Nascimento; Koslovski, Guilherme Piêgas (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2024: Anais da XXIV Escola Regional de Alto Desempenho da Região SulDO - 10.5753/eradrs.2024.238657, 2024)
Este artigo propõe a utilização de aprendizado supervisionado para melhorar as políticas de escalonamento em ambientes de computação de alto desempenho, utilizando dados que incorporam políticas existentes (algoritmos tutores). O modelo treinado revela-se adaptável, superando, em alguns casos, as limitações dos algoritmos tutores.