Resumo: Experimentos científicos produzem grande quantidade de informações que necessitam de processamento para uma posterior análise. Um cientista, que não é da área da computação, nem sempre possui as habilidades para desenvolver seu próprio ambiente de testes. Por isso a utilização de executores de fluxos de trabalhos científicos vêm sido largamente estudada. Uma das principais vantagens de se utilizar um processador de fluxo de trabalho científico é a transparência oferecida para o cientista em relação a maneira com que os experimentos serão organizados, distribuídos e processados. Este trabalho propõe um modelo para criação de um ambiente que seja capaz de processar esses fluxos de trabalho. A ênfase está em um escalonamento inteligente que utiliza técnicas para resolução de problemas de planejamento da área de inteligência artificial.