Resumo: Sistemas reais de grande porte constituídos de subsistemas interconectados fisicamente e distribuídos espacialmente, frequentemente envolvem a descentralização do con trole entre vários agentes de decisão com objetivos diferentes e comumente conflitantes. Quando mais de um agente de decisão, AD, está envolvido, as teorias de jogos dinâmicos e de sistemas hierárquicos devem ser consideradas. Neste sentido, o jogo dinâmico, visto como uma tarefa organizacional, pode ser mapeado sobre um rede de computadores onde cada agente de decisão é associado a um computador. Para a computação paralela e distribui da de jogos dinâmicos esta tese trata de alguns aspectos importantes. Primeiramente, a proposta de um jogo distribuído assíncrono onde a distribuição dos agentes de decisão sobre a rede de computadores permite o acoplamento algoritmo/ hal'dware. Para isto, o conceito de jogo de Stackelberg é estendido para incluir jogos multiníveis onde os agentes são divididos em dois grupos: um grupo de agentes líderes (múltiplos coordenadores) e um grupo de agentes seguidores (controladores locais), e cada AD pode ou não estar cooperando dentro de seu grupo. Neste sentido, propusemos uma metodologia de otimização distribui da heterárquica que envolve esquemas de decomposições espacial e temporal com distribuiçâo da coordenaçâo, baseada em estratégias em malha aberta de Stackelberg, de Nash, de Pareto e de Equipe. Em segundo lugar, propomos formas de implementaçâo dos algoritmos de decisâo propostos sobre arquiteturas de computação paralela, vetorial e distribuida, com os objetivos de melhorar o desempenho computacional e de obter decisões on-line através da exploração dos graus de paralelismo e de vetorização nos algoritmos para a obtençâo de decisões individuais e da computação distribuida do sistema de múltiplos agentes. Em terceiro lugar, desenvolvemos uma ferramenta de software de suporte para múltiplas decisões distribui das sobre uma rede de estações de trabalho UNIX Ver menos

Abstract: Reallarge scale systems consisting of physically interconnected subsystems dis ributed in space, frequently involve a decentralization of control among several decision makers with different and usually conflicting als hen more than one decision maker, D M, is involved, dynamic games theory and hierarchical approaches ould be consid ered. ln this sense, the dynamic game viewed as an organizational task can be mapped onto a computeI' network where each local decision is associated to a computeI'. For the parallel and distributed computation of dynamic games. this thesis studies some important aspects. Firstly, the proposal of an ynchronous distributed game where the distribuition of the decision makers over the computeI' network allows the matching algorithm/hardware. For doing this, the Stackelberg concept is idened to include multilevel games where the D.M sare assumed to be divided into t o groups: a group of leaders (multiple coordinators) and a group of followers (local controlers), and every DM may or may not be cooperating within his own group. ln this sense e propose an heterarchical distributed optimization methodology that inyolves temporal and spatial decomposition schemes with coordination distribution based on open-Ioop Stackelberg, Nash, Pareto and Team strategies. Secondly, we propose implementation forms for the proposed de cision algorithms on the parallel, vectorial and distributed computeI' architectures, with the objectives of computational rformance imprO ement and of on-line decision making through the algorithms parallelism and vectorizati_n degrees exploration for the individual decisions achievement and through the decision makers distributed computation. Thirdly, a distributed multidecision making suport soft are over a workstation network was developed. Ver menos