Jean Paulo Martins

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  • Última atualização do currículo em 09/09/2018


Bacharel e mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (2007,2010). Obteve o título de doutor em ciências pelo Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC) pela Universidade de São Paulo (2015), com período sanduíche na Universidade de Coimbra, Portugal, onde posteriormente participou como pesquisador visitante pós-doutorado (2015-2016). Tem experiência na análise e desenvolvimento métodos para a resolução de problemas de otimização combinatória, com ênfase em algoritmos evolutivos e algoritmos de estimação de distribuição. Atualmente, direciona seus esforços à uma fundamentação teórica (livre de metáforas e caixa-branca) para metaheurísticas que proveja uma perspectiva unificada para uso de aprendizagem computacional em métodos de otimização. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Jean Paulo Martins
Nome em citações bibliográficas
MARTINS, J. P.;MARTINS, J.;Martins, Jean;Martins, Jean Paulo;MARTINS, JEAN P.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus Pato Branco.
Rua Via do Conhecimento
Fraron
85503390 - Pato Branco, PR - Brasil
Telefone: (46) 32202511


Formação acadêmica/titulação


2010 - 2015
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em Universidade de Coimbra (Orientador: Carlos M. Fonseca).
Título: Analysis of linkage learning in evolutionary optimization, Ano de obtenção: 2015.
Orientador: Alexandre Cláudio Botazzo Delbem.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: linkage-learning; estimation of distribution algorithms; multimodality.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2008 - 2010
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
Título: O Problema do agendamento semanal de aulas na UFG,Ano de Obtenção: 2010.
Orientador: Humberto José Longo.
Bolsista do(a): Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
Palavras-chave: Teacher Assignment.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Setores de atividade: Educação.
2003 - 2007
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
Título: Um Algoritmo para transformação de instâncias do CARP em instâncias do CVRP.
Orientador: Humberto José Longo.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.


Pós-doutorado


2015 - 2016
Pós-Doutorado.
Universidade de Coimbra, UC, Portugal.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra


Atuação Profissional



Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2015
Vínculo: Aluno, Enquadramento Funcional: Aluno de doutorado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Orientador: Alexandre Cláudio Botazzo Delbem

Atividades

8/2010 - 5/2015
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, .

Linhas de pesquisa
computação evolutiva

Universidade Federal de Goiás, UFG, Brasil.
Vínculo institucional

2009 - 2010
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista UFG (Mestrado), Carga horária: 30, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2005 - 2007
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista CNPq (Iniciação Científica), Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2004 - 2004
Vínculo: Monitoria, Enquadramento Funcional: Monitoria, Carga horária: 8, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Monitor da disciplina Cálculo 1 pelo IME - Instituto de Matemática e Estatística.


Universidade de Coimbra, UC, Portugal.
Vínculo institucional

2015 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador visitante (pós-doutorado), Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Doutorado (sanduíche), Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.


Universidade Tecnológica Federal do Paraná, UTFPR, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

01/2018 - Atual
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Estruturas de Dados I
01/2018 - Atual
Ensino, Manutenção Industrial, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Lógica de Programação
8/2017 - 12/2017
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Estruturas de Dados I
Lógica para Computação
5/2017 - 7/2017
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Estruturas de Dados I


Linhas de pesquisa


1.
computação evolutiva


Projetos de pesquisa


2015 - 2016
Extensões e implicações de um modelo conceitual para problemas de otimização combinatória
Descrição: Um grande número de métodos de otimização tem sido propostos ao longo dos anos. Sejam exatos ou aproximados, tais métodos são desenvolvidos e comparados em determinadas instâncias de problemas. Por um lado, essa variedade de metodologias é um estímulo à área, por outro, ela também dificulta a sinergia entre diferentes métodos e prejudica a compreensão dos fatores que levam determinados métodos a serem eficazes (ou não) em certas classes de problemas de otimização. Nesse contexto, Vieira [2009] propôs um modelo conceitual para problemas de otimização, sob o qual diferentes métodos poderiam ser interpretados e, assim, comparados em seus princípios fundamentais. Este projeto propõe extensões desse modelo no contexto de métodos construtivos (ex.: branch-and-bound ) e além disso propõe a investigação de esquemas que possibilitem a definição dos objetivos gerais que mecanismos de aprendizagem devem buscar quando utilizados como meio de aprimorar o processo de otimização. As implicações da utilização do modelo para interpretação das relações métodos/problemas serão avaliadas em problemas como Traveling Salesman Problem, Job Shop Scheduling e Multidimensional Knapsack Problem..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2013
Análise de blocos construtivos para a resolução do problema da mochila multidimensional multiobjetivo
Descrição: O desenvolvimento da teoria dos esquemas e a hipótese de blocos construtivos ( building-blocks hypothesis -BBH) assumiram um papel importante em grande parte dos avanços teóricos alcançados na área de algoritmos genéticos (AGs). No entanto, ainda existem diversas lacunas que geram grande ceticismo quanto a validade desses pressupostos em problemas reais, onde a estrutura do problema não é previamente conhecida. Este projeto de pesquisa visa explorar a BBH no problema da mochila multidimensional multiobjetivo. Para isso será utilizada uma abordagem baseada em decomposição, em que componentes de cada um dos problemas mono-objetivo envolvidos serão identi cados e utilizados para a obtenção de soluções para o problema multiobjetivo. Em um contexto mais amplo, espera-se contribuir para o avanço da pesquisa em meta-heurísticas populacionais em geral, por meio do estabelecimento de relações entre conceitos advindos das áreas de otimização e computação evolutiva com apoio de técnicas de aprendizado de máquina..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2014
Análise da aprendizagem de ligações em otimização evolutiva

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alexandre Cláudio Botazzo Delbem em 29/07/2016.
Descrição: A suposta ubiquidade de sistemas decomponíveis foi interpretada por Holland (1975) como o principal motivo para o desempenho dos algoritmos genéticos (Genetic Algorithms (GAs)). A hipótese de Building Blocks (BBs) sugere que algoritmos genéticos mais eficientes poderiam ser implementados, contudo, apenas anos depois essas ideias puderam ser avaliadas experimentalmente no contexto de algoritmos de estimação de distribuição (Estimation of Distribution Algorithms (EDAs)). EDAs utilizam modelos probabilísticos, estimados a partir da população, para inferir características do espaço de busca que poderiam ser utilizadas para implementar operadores de reprodução mais eficazes. Tanto em problemas mono- quanto multi-objetivo, EDAs emergiram sob a premissa de que a eficácia dos operadores de reprodução seria proporcional à representatividade dos modelos probabilísticos utilizados. No entanto, estudos recentes tem demonstrado que a dificuldade em se construir modelos confiáveis pode tornar essa premissa inviável. Ou seja, para certos problemas de otimização os modelos probabilísticos utilizados seriam, em geral, de baixa qualidade e, portanto, não produziriam operadores eficazes. Esta tese trata das limitações encontradas na construção de modelos probabilísticos (linkage learning) sob a perspectiva da multimodalidade dos problemas em questão. A análise teórica considerou problemas aditivamente separáveis, enquanto a generalização das conclusões foi investigada em instâncias do modelo NK-landscapes e do problema da mochila multidimensional (Multidimensional Knapsack Problem (MKP)). Os resultados indicaram que a acurácia dos modelos probabilísticos é se relaciona inversamente ao grau de multimodalidade da função objetivo e que, em casos de extrema multimodalidade a construção de modelos probabilísticos confiáveis pode ser tornar infactível. Este resultado poderia inviabilizar o uso de EDAs no contexto multiobjetivo, devido a intrínseca multimodalidade de tais problemas. No entanto, observou-se que apesar da ausência de estatísticas confiáveis sobre cada uma das funções objetivo, a correlação entre elas se torna estatisticamente observável e útil aos operadores de reprodução na manutenção da diversidade e controle convergência da população..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2009 - 2010
O problema do agendamento semanal de aulas INF-UFG

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Humberto José Longo em 10/10/2016.
Descrição: O Agendamento Semanal de Aulas é um problema de difícil resolução enfrentado em grande maioria das instituições de ensino. Assim como os demais problemas de timetabling, possui como característica principal a sua natureza associativa, ou seja, sua resolução envolve a associação entre uma certa quantidade de recursos e eventos que utilizarão tais recursos. Especificamente em relação ao problema em questão, as aulas a serem ministradas podem ser caracterizadas como eventos, enquanto que a carga horária dos professores envolvidos podem ser vistas como recursos disponíveis (Programação de Horários de Aulas). Técnicas e métodos de grande relevância na ciência da computação estão relacionados na pesquisa e na solução destes tipos de problemas, contudo, a utilização de tais tecnologias no cotidiano de escolas e universidades ainda é pequena. Neste contexto, propõe-se uma abordagem para a resolução de Problemas de Programação de Horários, incluindo o Problema de Alocação de Professores a Disciplinas, e utiliza-se o Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás como um estudo de caso para tal..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2005 - 2007
Transformações CARP-CVRP

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Humberto José Longo em 10/10/2016.
Descrição: O objetivo deste trabalho é descrever um novo método para transformar instâncias do CARP (Capacitated Arc Routing Problem) em instâncias do CVRP (Capacitated Vehicle Routing Problem). Este novo método gera um grafo, o qual representa uma instância do CVRP, com apenas um vértice a mais que o número r de arestas com demandas no grafo CARP original, ou seja, r + 1 vértices. Esse baixo aumento da quantidade de vértices é o grande diferencial deste método em relação aos anteriormente propostos por Pearn, Assad e Golden (3r + 1 vértices) e Longo, Poggi de Aragão e Uchoa (2r + 1 vértices)..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Revisor de periódico


2018 - Atual
Periódico: REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA: RITA


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Matemática da Computação/Especialidade: Otimização Combinatória.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação evolutiva.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Algoritmos de estimação de distribuição.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
MARTINS, JEAN P.2015MARTINS, JEAN P.; DELBEM, ALEXANDRE C.B. . Pairwise independence and its impact on Estimation of Distribution Algorithms. Swarm and Evolutionary Computation, v. 27, p. 80-96, 2015.

2.
MARTINS, JEAN P.2014 MARTINS, JEAN P.; FONSECA, CARLOS M. ; DELBEM, ALEXANDRE C.B. . On the Performance of Linkage-tree Genetic Algorithms for the Multidimensional Knapsack Problem. Neurocomputing (Amsterdam), v. 146, p. 17-29, 2014.

3.
FOULDS, LES2014 FOULDS, LES ; LONGO, HUMBERTO ; Martins, Jean . A compact transformation of arc routing problems into node routing problems. Annals of Operation Research, v. 226, p. 177-200, 2014.

4.
MARTINS, J. P.2014MARTINS, J. P.; Delbem, A. C. B. . Efficiency enhancement of estimation of distribution algorithms by a compressed tournament selection. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, v. 26, p. 2537-2545, 2014.

5.
CROCOMO, M. K.2012CROCOMO, M. K. ; MARTINS, JEAN P. ; DELBEM, ALEXANDRE C. B. . Decomposition of Black-Box Optimization Problems by Community Detection in Bayesian Networks. International Journal of Natural Computing Research, v. 3, p. 1-19, 2012.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
MARTINS, JEAN P.; DELBEM, ALEXANDRE C.B. . Multimodality and the linkage-learning difficulty of additively separable functions. In: the 2014 conference, 2014, Vancouver. Proceedings of the 2014 conference on Genetic and evolutionary computation - GECCO '14. New York: ACM Press. p. 365-372.

2.
M.M. Gois ; D.S Sanches ; MARTINS, J. ; LONDON JUNIOR, J. B. A. ; Delbem, A. C. B. . Multi-Objective Evolutionary Algorithm with Node-Depth Encoding and Strength Pareto for Service Restoration in Large-Scale Distribution Systems. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization, 2013, Sheffield. 7th International Conference Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO'13). Heidelberg: Springer, 2013. v. 7811. p. 771-786.

3.
Martins, Jean Paulo; DELBEM, ALEXANDRE CLAUDIO BOTAZZO . The influence of linkage-learning in the linkage-tree GA when solving multidimensional knapsack problems. In: Proceeding of the fifteenth annual conference, 2013, Amsterdam. Proceeding of the fifteenth annual conference on Genetic and evolutionary computation conference - GECCO '13. New York: ACM Press. p. 821.

4.
MARTINS, JEAN P.; NETO, CONSTANCIO BRINGEL ; CROCOMO, MARCIO K. ; VITTORI, KARLA ; DELBEM, ALEXANDRE C. B. . A comparison of Linkage-learning-based Genetic Algorithms in Multidimensional Knapsack Problems. In: 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2013, Cancun. 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. v. 1. p. 502-509.

5.
MARTINS, J. P.; Soares, A. H. M ; Vargas, D. V ; Delbem, A. C. B. . Multi-objective Phylogenetic Agorithm: Solving Multi-objective Decomposable Deceptive Problems. In: 6th International Conference Evolutionary Multi-Criterion Optimization, 2011, Ouro Preto - MG. Evolutionary Multi-Criterion Optimization. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2011. v. 6576. p. 285-297.

6.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Transformações CARP - CVRP. In: XXXIX SBPO, Simpósio brasileiro de Pesquisa Operacional, 2007, Fortaleza - CE. Proceedings of the Brazilian Simposium on Operations Research. Rio de Janeiro: SOBRAPO, 2007. p. 1979-1990.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
MARTINS, JEAN P.; DELBEM, ALEXANDRE C.B. . Handling Crossover Bias to Improve Diversity in Multiobjective Evolutionary Optimization. In: the Companion Publication of the 2015, 2015, Madrid. Proceedings of the Companion Publication of the 2015 on Genetic and Evolutionary Computation Conference - GECCO Companion '15. New York: ACM Press. p. 1433.

2.
MARTINS, JEAN P.; LONGO, HUMBERTO ; DELBEM, ALEXANDRE C.B. . On the effectiveness of genetic algorithms for the multidimensional knapsack problem. In: the 2014 conference companion, 2014, Vancouver. Proceedings of the 2014 conference companion on Genetic and evolutionary computation companion - GECCO Comp '14. New York: ACM Press. v. 0. p. 73-74.

3.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Otimização de um Código BCP- Desenvolvimento de um Algoritmo para Transformação de Instâncias do CARP em instâncias do CVRP. In: Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da UFG- CONPEEX, 2007, Goiânia. Anais do IV Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão, 2007.

4.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Otimização de um Código BCP- Desenvolvimento de um Algoritmo para Transformação de Instâncias do CARP em instâncias do CVRP. In: Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da UFG CONPEEX, 2006, Goiânia. Anais eletrônicos do XII Seminário de Iniciação Científica, 2006.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
MARTINS, J.; LONGO, H. J. . Um Algoritmo para Transformações de Instâncias do CARP em Instâncias do CVRP. In: LIX Reunião Anual da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência, 2007, Belém - PA. Resumos de Comunicações Livres: Jornada Nacional de Iniciação Científica (JNIC), 2007.

Apresentações de Trabalho
1.
MANSOUR, E. ; Soares, A. H. M ; MARTINS, J. P. ; Delbem, A. C. B. . Hybridization of Distance Metrics for Filogenetic Reconstruction. 2012. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

2.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Otimização de um código BCP. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

3.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Um Algoritmo para Transformações de Instâncias do CARP em Instâncias do CVRP. 2007. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

4.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Otimização de um código BCP. 2006. (Apresentação de Trabalho/Seminário).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
MARTINS, J. P.. Soluçao para o agendamento semanal de aulas do Instituto de Informatica da UFG. 2010.


Demais tipos de produção técnica
1.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Um algoritmo para a transformação de instâncias do CARP para instâncias do CVRP. 2007. (Relatório de pesquisa).

2.
MARTINS, J. P.; LONGO, H. J. . Um algoritmo para a transformação de uma instância do CARP em uma instância do CVRP. 2006. (Relatório de pesquisa).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
MARTINS, J. P.; CASANOVA, D.; BARBOSA, M. A. C. Participação em banca de Marcio Antonio Coltro Sczepanski.Otimização de um problema de roteamento de veículos utilizando uma metaheurística com multiagentes. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

2.
MARTINS, J. P.; RIBAS, B. C; TEIXEIRA, M.. Participação em banca de Matheus Kowalczuk Ferst.Implementação de comunicação segura com Modbus e TLS. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

3.
MARTINS, JEAN P.; CASANOVA, D.; TEIXEIRA, M.. Participação em banca de Weverton Bueno da Silva.Teoria dos Jogos aplicada à tomada de decisões em processos flexíveis de manufatura. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

4.
MARTINS, J. P.; CASANOVA, D.; BARBOSA, M. A. C. Participação em banca de Rodrigo Chioca Anater.Utilização de máquina de vetores de suporte na classificação de músicas por gênero. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
RIBAS, B. C.; CASANOVA, D.; MARTINS, J. P.. Edital nº 001/2018 - PS - PB - Professor Substituto do Magistério Federal. 2018. Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

2.
BARBOSA, M. A. C; CASANOVA, D.; MARTINS, J. P.. Edital nº 006/2018 - PS - PB - Professor do Magistério Federal Substituto. 2018. Universidade Tecnológica Federal do Paraná.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
17th International Genetic and Evolutionary Computation Conference. Handling Crossover Bias to Improve Diversity in Multiobjective Evolutionary Optimization. 2015. (Congresso).

2.
16th International Genetic and Evolutionary Computation Conference. Multimodality and the linkage-learning difficulty of additively separable functions. 2014. (Congresso).

3.
5a. Escola Luso-Brasileira de Computação Evolutiva.Multimodality and the linkage-learning difficulty of additively separable functions. 2014. (Oficina).

4.
15th International Genetic and Evolutionary Computation Conference. The Influence of Linkage Learning in the Linkage Tree GA when Solving Multidimensional Knapsack Problems. 2013. (Congresso).

5.
2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation. A Comparison of Linkage-learning-based Genetic Algorithms in Multidimensional knapsack Problems. 2013. (Congresso).

6.
4a. Escola Luso-Brasileira de Computação Evolutiva. 2013. (Oficina).

7.
7th International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization. Multi-Objective Evolutionary Algorithm with Node-Depth Encoding and Strength Pareto for Service Restoration in Large-Scale Distribution Systems. 2013. (Congresso).

8.
3a. Escola Luso-Brasileira de Computação Evolutiva.Hibridizacao de Metricas de Distância para Reconstrucao Filogenetica. 2012. (Outra).

9.
III Workshop de Matemática Computacional, Estatística e Computação. 2010. (Oficina).

10.
59ª Reunião Anual da Sociedade Brasileira de Progresso e Ciência. Um Algoritmo para transformação de instâncias do CARP em instâncias do CVRP. 2007. (Congresso).

11.
IV Conpeex - Congresso de pesquisa ensino e extensão. Otimização de um código BCP. 2007. (Congresso).

12.
ETI 2006 -Encontro de Tecnologia em informatica. 2006. (Encontro).

13.
III Conpeex - Congresso de pesquisa ensino e extensão. Otimização de um código BCP. 2006. (Congresso).

14.
Festival latino americano de software livre. 2005. (Oficina).

15.
ETI 2004 -Encontro de Tecnologia em informatica. 2004. (Encontro).

16.
ETI 2003 -Encontro de Tecnologia em Informática. 2003. (Encontro).



Outras informações relevantes


Monitor de Cálculo 1 no período 16/Abril/2004 a 31/Dezembro/2004 pelo 
IME - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal de Goiás



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