Isabel Martins. Concluiu o Doutoramento em Statistics and Operations Research em 2013 pela Universidade de Lisboa Faculdade de Ciências, Mestrado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão/Applied Mathematics to Economy and Management em 1995 pela Universidade de Lisboa Instituto Superior de Economia e Gestão e Licenciatura em Engenharia Agro-Industrial/Food Engineering em 1988 pela Universidade de Lisboa Instituto Superior de Agronomia. É Membro investigador na Universidade de Lisboa Centro de Matemática Aplicações Fundamentais e Investigação Operacional e Professor Auxiliar na Universidade de Lisboa Instituto Superior de Agronomia. Publicou 14 artigos em revistas especializadas. Possui 2 capítulos de livros. Organizou 1 conferência, 1 workshop e 10 encontros. Coorientou 1 tese de doutoramento. Coorientou 2 dissertações de mestrado. Participa e/ou participou como Investigador em 4 projetos. Atua na área de Ciências Exatas com ênfase em Matemática com ênfase em Matemática Aplicada. No seu currículo Ciência Vitae os termos mais frequentes na contextualização da produção científica e tecnológica são: optimization and forest harvest scheduling. Publicações mais representativas. As (cinco) publicações selecionadas estudam problemas de otimização combinatória ligados à gestão florestal com preocupações ambientais e constituem trabalhos pioneiros na área da Investigação Operacional na gestão florestal. O interesse pela qualidade do ambiente, ao nível da vida selvagem, da erosão, da qualidade da água e da beleza natural, por exemplo, adicionaram condições espaciais à gestão das florestas para produção de madeira. Uma condição espacial bem conhecida requer que as áreas das clareiras resultantes do corte raso das árvores não sejam superiores a um dado valor. O rápido desenvolvimento dos computadores e sistemas comerciais usados na resolução de problemas de otimização permitiu que se começasse a dividir as florestas em unidades de gestão com áreas bastante inferiores ao valor máximo permitido e, assim, ser possível o corte raso de unidades de gestão adjacentes no mesmo período sempre que aquele valor não fosse excedido (Area RestrictionModel ARM). Depois desta pequena introdução, segue-se a lista das publicações mais representativas: Caro et al. 2003, um dos primeiros trabalhos publicados a formular e a resolver um problema ARM com restrições adicionais nas áreas das manchas de floresta madura (versão simplificada de habitats); Constantino et al. 2008, o primeiro trabalho a apresentar uma formulação para o ARM com um número polinomial de variáveis e restrições (até essa altura, as formulações propostas tinham um número exponencial de variáveis ou restrições); Martins et al. 2012, o primeiro trabalho a propor uma abordagem exata de programação inteira (branch-and-price) para resolver um modelo ARM com um número exponencial de variáveis (modelo cluster) em instâncias que davam problemas de memória com algoritmos branch-and-bound comerciais (algoritmos habitualmente usados para resolver os modelos ARM de forma exata); Constantino e Martins 2018, um dos primeiros trabalhos publicados a formular e a resolver um problema ARM com restrições adicionais nas áreas de habitat com uma abordagem que mede a qualidade da solução final (branch-and-cut); Neto et al. 2020, um dos primeiros trabalhos publicados a estudar um problema ARM bi-objetivo (valor atual líquido e conetividade inter-habitats) com restrições adicionais nas áreas de habitat, propondo um método que foi ainda muito pouco aplicado para resolver problemas de otimização combinatória, o método de pesquisa em árvore Monte Carlo.