Brais González Rodríguez
Investigador y profesor universitario especializado en optimización matemática no lineal y polinómica, aplicación de modelos de Machine Learning para la selección de algoritmos y sistemas energéticos / eléctricos. Principal desarrollador de la herramienta de optimización de código abierto RAPOSa.
Líneas de Investigación
Desarrollo teórico y computacional de técnicas de Reformulation-Linearization Technique (RLT), reducción de grado y cotas para problemas no convexos.
Desarrollo principal de RAPOSa (C++), un solver libre de optimización global continua y entera mixta (MINLP) ampliamente reconocido en la comunidad matemática.
Algoritmos de aprendizaje automático para Spatial Branching, selección inteligente de algoritmos y predicción de ramificación eficiente.
Modelado de flotas de vehículos eléctricos, optimización de costes de recarga y agregación de datos para simulaciones fotovoltaicas.
Publicaciones Científicas
Software & Solvers
RAPOSa
C++Solver de optimización global no lineal y polinómica en C++ con soporte para problemas continuos y mixtos enteros (MINLP).
ASML (R)
RPaquete en R para Algorithm Selection con Machine Learning, evaluando y seleccionando los mejores algoritmos de optimización.
ASML (Python)
PythonLibrería de Python en PyPI para el diseño y benchmark de algoritmos de selección de carteras con Machine Learning.
EVchargcost
RPaquete en R para el cálculo y optimización de costes de recarga en vehículos eléctricos y dimensionamiento de flotas.
Proyectos de Investigación
Como Investigador Principal (IP) Investigador Principal
Participación en Proyectos de I+D y Contratos Equipo Investigador
Congresos & Ponencias
Docencia & Supervisión
Universidade de Santiago de Compostela (2025 - 2029)