多点探索型最適化手法の代表例であるParticle Swarm Optimization(PSO)法とDifferential Evolution (DE)法や、カオス最適化手法の多点化手法を取り上げ、これらを複雑な制約や構造を有する様々な最適化問題へ適用可能にする変換手法などを開発した。たとえば、 (1)非線形制約条件付き問題に対するPSOに親和性のあるペナルティ法、 (2)順列変数最適化問題にPSOやDEを適用するための変換手法、 (3)等式制約条件付き0-1組合せ最適化問題にPSOを適用するための変換解法、 (4) 半正定値行列最適化問題に対するPSOの適用法、 (5)多目的最適化問題の非劣解の被覆性に優れたDE法、 (6)ゲーム問題の複数のNash均衡解の中の最良解をPSOで求めるための変換手法、などである。また、PSOやDEの性能の解析や改良も試みて、安定性解析に基づくPSO法の最良バラメータ設定法、PSOにDEを冠したハイブリッド化手法、パラメータの自己調整機能付きDE法などを提案した。
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