Uma Comparação entre Escalonadores de Tarefas baseados em Aprendizado de Máquina - Cabral Junior, Claudinei; Koslovski, Guilherme Piêgas (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2025)
O escalonamento de tarefas desempenha um papel fundamental em sistemas computacionais, impactando diretamente na eficiência e no uso de recursos. Algoritmos tradicionais enfrentam dificuldades em ambientes dinâmicos, tornando abordagens baseadas em aprendizado de máquina uma alternativa promissora. Dentre as abordagens existentes, este trabalho compara os escalonadores Decima e ACRL, baseados em Reinforcement Learning.