On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies (2023)
Rosa, Lucas de Sousa 
; Carastan-Santos, Danilo ; Goldman, Alfredo ; Trystram, Denis
Fonte: Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Nome do evento: Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica - CTIC. Unidade: IME
Assuntos: PROGRAMAÇÃO PARALELA, HEURÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
ROSA, Lucas de Sousa et al. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Porto Alegre: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419. Acesso em: 09 nov. 2025. , 2023APA
Rosa, L. de S., Carastan-Santos, D., Goldman, A., & Trystram, D. (2023). On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Porto Alegre: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419NLM
Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A, Trystram D. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies [Internet]. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. 2023 ; 21( 2): 61-70.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419Vancouver
Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A, Trystram D. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies [Internet]. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. 2023 ; 21( 2): 61-70.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419
