現実世界の問題を解決する一般的手法のひとつとして，問題を数理的にモデリングし，そのモデルに対して最適化アルゴリズムを適用するという方法がある．このような文脈においては，最適化アルゴリズムはひとつの (近似) 最適解を求めることが一般的である．しかしながら，このような数理的モデルは現実世界を正確には反映できておらず，モデルの上でひとつの最適解を得ても，現実世界の問題の解決につながるとは限らない．（近似）最適解を複数求めて，その中から実問題に適するものを選ぶことが考えられるが，一般にそのような解は類似していることが多く，このような目的にはあまり意味をなさない．このような現実世界の問題と数理モデルとの間のギャップを解消するために，複数の「多様な」解を求める研究が行われている．本講演では，組合せ最適化問題における「多様な解」を発見するための最近の取り組みについて紹介する．