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A computação distribuída sobre redes de estações de trabalho tem sido adotada como uma plataforma alternativa para a execução de aplicações paralelas. Essas redes não apresentam apenas uma boa relação custo/benefício, mas também fornecem um ambiente computacional de propósito geral, o qual pode ser usado tanto por aplicações paralelas quanto por aplicações não paralelas. Nesses ambientes multiusuários ocorre uma grande variação da carga de trabalho manipulada por cada usuário trazendo sérios problemas para o desempenho global do sistema. Dentro desse contexto, este trabalho descreve detalhadamente a implementação da DPWP, um algoritmo de escalonamento cuja principal finalidade é implantar balanceamento de cargas sobre uma rede de estações de trabalho heterogênea, para aplicações paralelas com grande quantidade de processamento. Os estudos preliminares realizados sobre os testes desenvolvidos serviram, acima de tudo, para validar e avaliar o desempenho da DPWP. Os resultados obtidos demonstram que o algoritmo tem um comportamento seguro e que as aplicações paralelas executadas, tendo a DPWP como algoritmo de escalonamento, apresentaram um excelente resultado, levando a um aumento considerável em seu desempenho final.Distributed computing on workstation networks has been considered as an alternative platform for parallel applications. These workstation networks are not only cheaper, but also provide a general-purpose computing environment that is typically shared by both parallel and non-parallel application developers and users. Such a computing environment, where the use of resources varies as applications consume and release resources, brings important scheduling problems for global performance system. Thus, this work presents the implementation of the DPWP, a process scheduling policy aiming at balancing the computing load on a network of heterogeneous workstations, for parallel computing applications, that have more processing and less communication. Preliminary studies were developed in order to validate and to evaluate the performance reached by using the DPWP. The results showed that the scheduling policy behaves stable and the parallel applications reached excellent overall performance