基礎理論の研究として、離散最適化問題の数学的性質・計算の複雑さの解明や高速な離散最適化アルゴリズムの設計を行うとともに、これらの成果を現実問題へ応用する研究を行っている。データに対する論理的解析および知識獲得、グラフ描画を用いた情報可視化、最適ルートの決定、配送計画スケジューリングなどが挙げられる。これらのうち関連するアルゴリズムを統合した問題解決システムを構築することも目指している。巡回セールスマン問題セールスマンが各都市を一度ずつ訪問し、元の場所に戻ってくるときの総移動距離を最小化する問題。えられたすべての長方形をできるだけ隙間なく2次元平面上に配置する問題。図は、ランダムな配置を、メタヒューリスティクスと呼ばれる手法により改善した様子。Universityログイン。