現実社会に現れる多くの問題が組合せ最適化問題として定式化できる．そのような問題はNP困難であることが多く，規模の大きい問題例を厳密に解くことは困難である．そこで，実践的な解決策として，最適性の保証はなくとも，良い解を速く求めようとする手法が研究されている．代表的なものとして，欲張り法や局所探索法などの基本戦略があり，また，それらを高度に組み合わせるなどの方法によってより良い解を得ようとするメタ戦略がある．本講演では，そのような手法に基づいて効率的なアルゴリズムを構築するために行ってきた研究について紹介する．