Forschung und Lehre an der Professur konzentrieren sich auf Design, Analyse und Anwendung effizienter numerischer Methoden für verschiedene Arten von Optimierungsproblemen. Dazu gehören die glatte nichtlineare Optimierung mit Nebenbedingungen, Komplementaritätsprobleme und Variationsungleichungen, bestimmte nichtglatte and degenerierte Probleme, Aufgaben in der diskreten Optimierung, insbesondere zur Zuschnitt- und Packungsoptimierung, Aufgaben des Machine Learning und nicht zuletzt diverse Anwendungen.

Daher gibt es eine Reihe von wissenschaftlichen Kooperationen und Kontakten zu Partnern an der TU Dresden, zu Forschungseinrichtungen und Unternehmen in Deutschland, und zu internationalen Forschungsgruppen.