Problemas de alinhamento de cadeias são fundamentais em aplicações diversas, das quais se destacam as relacionadas à Biologia Molecular. O alinhamento de duas cadeias A e B indica quão semelhantes elas são ou quais operações são necessárias para transformar uma em outra. Uma variação do problema de alinhamento de cadeias envolve comparar a cadeia A com todas as subcadeias de B. Para este problema, são conhecidos algoritmos seuqenciais que o resolvem em tempo O(|A||B|log(|A|+|B|)), um dos quais é apresentado nesta tese. É também apresentado um algoritmo seqüencial de tempo O(|A||B|) para um caso especial de alinhamento de todas as subcadeias, que envolve a busca pela maior subseqüência comum a duas cadeias. Propomos novos algoritmos paralelos para estes problemas, utilizando um modelo próprio para máquinas de memória distribuída, o CGM (Coarse Grained Multicomputers). Um dos objetivos fundamentais no desenvolvimento de algoritmos CGM é a redução do número de rodadas de comunicação, se possível tornando-o dependente apenas do número de processadores (p). Os algoritmos aqui propostos apresentam aceleração (speed-up) linear e apenas O(log p) etapas de comunicação. Não há algoritmos do nosso conhecimento com tais características na literatura

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