Linear programming problems in high school using GeoGebra

Gonçalo Renildo Cerqueira; Velton Cardoso Pires; Daniel Silva Campos

doi:10.22481/recic.v3i1.7957

Autores/as

Gonçalo Renildo Cerqueira UESB https://orcid.org/0000-0003-3996-8150
Velton Cardoso Pires https://orcid.org/0000-0001-5134-4178
Daniel Silva Campos https://orcid.org/0000-0002-7917-6484

DOI:

https://doi.org/10.22481/recic.v3i1.7957

Resumen

Many high school teachers when teaching mathe-
matical content, face questions from their students about the
applicability of these contents. We will show in this paper that
it is possible to answer some of these questions by relating some
of this content to optimization problems, which are modeled as
linear programming problems and solved using GeoGebra as a
tool.

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Biografía del autor/a

Gonçalo Renildo Cerqueira, UESB

Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Estadual de Feira de Santana (1995), mestrado em Matemática pela Universidade Federal de Pernambuco (1999) e doutorado em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (2009). Possui experiência de 10 anos como docente da educação básica (1991-2001). Atualmente é professor titular da Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, onde atua como docente do curso de formação para professores da educação básica, dos cursos de licenciatura, engenharias, computação, administração e economia. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Matemática Aplicada, atuando principalmente nos seguintes temas: otimização combinatória, padrão de corte, heurística e problema de corte.

Velton Cardoso Pires

Graduado em Licenciatura em Matemática pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2018) e Mestre em Modelagem Computacional em Ciência e Tecnologia (PPGMC) da Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC), atualmente Doutorando no curso de Sistemas e Computação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Possui experiência na área de matemática pura e aplicada, com ênfase em Lógica Fuzzy, Visão Computacional, Processamento de Sinais e Imagens, DeepLearning, Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Também possui interesse nas áreas de Otimização Combinatória Linear Inteira, Pesquisa Operacional, Educação Matemática, Tecnologias aplicadas ao Ensino e Aprendizagem Matemática.

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