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Neste trabalho tratamos do problema do escalonamento online, no qual uma sequência de tarefas deve ser escalonada em um conjunto de máquinas idênticas, com as restrições de que as tarefas chegam uma por vez e devem ser atribuídas a alguma máquina sem o conhecimento daquelas que ainda vão chegar. Propusemos um algoritmo baseado em redes neurais para este problema. Para treinar a rede utilizada em nosso algoritmo usamos a abordagem das Redes Neurais Competitivas, implementada por meio de um algoritmo genético. Os resultados obtidos demonstram que o método é capaz de obter melhores resultados que o algoritmo clássico List Scheduling, ao menos quando as instâncias apresentam alguma heterogeneidade.
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