Biografía:
David Roch Dupré obtuvo el Doctorado en Modelado de Sistemas de Ingeniería con Mención Internacional por la Universidad Pontificia Comillas en 2020. También obtuvo el Máster en Ingeniería Industrial (2016), el Máster en Investigación en Modelado de Sistemas de Ingeniería (2016) y el Grado en Ingeniería Electromecánica (2014). Durante sus estudios de doctorado trabajó como investigador Predoctoral en el Instituto de Investigación Tecnológica (IIT), donde ha compaginado su actividad investigadora con la docente, impartiendo clases en el Departamento de Electrónica, Automática y Comunicaciones de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI). En 2020 se incorporó a la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales (ICADE) como profesor del Departamento de Métodos Cuantitativos, donde imparte las asignaturas de Investigación Operativa y Álgebra para Business Analytics. Además, es investigador del IIT, donde participa en proyectos de investigación con financiación pública o privada.
Áreas de interés:
Indicadores socioeconómicos. Economía de la longevidad. Modelado, simulación y optimización. Eficiencia energética en sistemas ferroviarios eléctricos.
Experiencia:
El profesor David Roch Dupré en los últimos años ha impartido las siguientes asignaturas: Investigación Operativa, Regulación Automática, Sistemas Dinámicos, Álgebra y Trabajo Fin de Grado. Desde el punto de vista de la investigación, tras desarrollar su tesis en el área sistemas ferroviarios ha empezado a realizar investigaciones cuantitativas de diferentes realidades socioeconómicas, especializándose en el desarrollo de indicadores y aplicándolo a realidades tan diversas como la Economía de la Longevidad, el mercado de trabajo en España o la vulnerabilidad.
Habilidades:
Metodologías de medición. Herramientas de apoyo a la decisión. Optimización metaheurística. Simulación.
Intereses de investigación actuales:
Desarrollo de indicadores socioeconómicos. Medición de modelos de liderazgo. Economía de la longevidad.
Roch Dupré, D., Aracil, E., Calvo-Báscones, P., Monitoring socioeconomic readiness for the demographic transition: Introducing the Senior Economy Tracker. Structural Change and Economic Dynamics. Vol. 71, pp. 430 - 443, Diciembre 2024. [Online: Agosto 2024] 
JCR: 5,000 Q1 (2023) - SJR: 1,344 Q1 (2023) 
Aracil, E., Diaz-Aguiluz, E., Gomez-Bengoechea, G., Mota, R., Roch Dupré, D., Regional socioeconomic assessments with a genetic algorithm: an application on income inequality across municipalities. Social Indicators Research. Vol. 173, pp. 499 - 521, Junio 2024. [Online: Mayo 2024]
JCR: 2,800 Q1 (2023) - SJR: 0,965 Q1 (2023) Portela, J., Roch Dupré, D., Figuerola-Ferretti Garrigues, I., Yéboles, C., Salazar, A., Monitoring the green transition in the power sector with the electricity generation emissions (EGE) tracker. Energy Strategy Reviews. Vol. 50, pp. 101236-1 - 101236-15, Noviembre 2023. [Online: Octubre 2023]
JCR: 7,900 Q1 (2023); - SJR: 1,899 Q1 (2023);
JCR: 7,802 Q1 (2021); 7,500 Q1 (2023) - SJR: 1,734 Q1 (2021); 1,749 Q1 (2023) Roch Dupré, D., Camacho-Gómez, C., Cucala, A.P., Jiménez-Fernández, S., López López, A.J., Portilla-Figueras, A., Pecharromán, R.R., Fernández-Cardador, A., Salcedo-Sanz, S., Optimal location and sizing of energy storage systems in DC-electrified railway lines using a coral reefs optimization algorithm with substrate layers. Energies. Vol. 14, nº. 16, pp. 4753-1 - 4753-19, Agosto 2021. [Online: Agosto 2021]
JCR: 3,252 Q3 (2021); 3,000 Q3 (2023) - SJR: 0,653 Q1 (2021); 0,651 Q1 (2023) Roch Dupré, D., Gonsalves, T., Cucala, A.P., Pecharromán, R.R., López López, A.J., Fernández-Cardador, A., Determining the optimum installation of energy storage systems in railway electrical infrastructures by means of swarm and evolutionary optimization algorithms. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. Vol. 124, pp. 106295-1 - 106295-15, Enero 2021. [Online: Julio 2020]
JCR: 5,659 Q1 (2021); 5,000 Q1 (2023) - SJR: 1,544 Q1 (2021); 1,711 Q1 (2023)
JCR: 4,630 Q1 (2020); 5,000 Q1 (2023) - SJR: 1,050 Q1 (2020); 1,711 Q1 (2023)
JCR: 4,418 Q1 (2018); 5,000 Q1 (2023) - SJR: Q1 (2018); 1,711 Q1 (2023)
JCR: 3,610 Q1 (2017); 5,000 Q1 (2023) - SJR: Q1 (2017); 1,711 Q1 (2023) 
