Usando Deep Learning para o Escalonamento de Tarefas Comunicantes

Este trabalho apresenta a proposta de um agente escalonador de tarefas comunicantes baseado em Deep Learning. O agente é treinado utilizando algoritmos conhecidos da literatura, amalgamando suas decisões em busca de generalizar o problema de escalonamento a partir da combinação dos processos de algoritmos simples e eficientes. Os resultados indicam que o agente escalonador obteve resultados competitivos comparado aos algoritmos tradicionais.