本研究では, 進化計算とニューラルネットワークに基づいて, 現実の複雑な最適化問題の全域最適解及び大規模な最適化問題の最適解を得るための解法を提案している.すなわち, 次の3種類の最適化問題を取り上げ, それぞれに適したモデル化とその解法を提案している:(1)障害物・容量制限を伴う施設配置問題は, 応用面が広いが, かなり複雑な最適化問題である.本研究では, この間題を3-レベル数理計画モデルとして定式化し, また, この階層特性を利用し, 進化探索とネットワーク計画, Lagrangian緩和法を結びつけたハイブリッド・アルゴリズムを提案している.(2)不確定な要因を伴う施設配置問題は, サービス応答システムの基本的な設計問題である.本研究では, 複数の移動サーバを持つ1つの施設の配置問題に関する数理モデルを検討し, ネットワークの構造に基づく進化計算解法を提案している.(3)線形制約を伴う凸計画問題は, 数理計画問題の重要な一分野であり, その即時最適解を得ることは理論上だけでなく, 実際の応用に関して重要である.本研究では, 従来のLagrangianニューラル・ネットワークの早熟という欠点に対して, 早熟を避ける改良ニューラル・ネットワークを提案している.