Les domaines de recherche considérés par l'équipe ROC (Recherche Opérationnelle, Optimisation Combinatoire & Contraintes) sont des branches de la Recherche Opérationnelle et/ou de l'Intelligence Artificielle. 

L'équipe ROC propose des modèles et des algorithmes variés pour plusieurs classes de problèmes d'optimisation combinatoire (ou discrète) et de satisfaction de contraintes. Pour atteindre cet objectif, l'équipe développe d'une part des études structurelles sur des problèmes fondamentaux en théorie des graphes, en ordonnancement, en programmation par contraintes et en programmation linéaire en nombres entiers. D'autre part, l'équipe cherche à concevoir et à évaluer des approches de résolution génériques pour faire face à l'explosion combinatoire des espaces de solution explorés.

Les modèles et les méthodes proposés concernent en premier lieu les problèmes d'optimisation combinatoire dans leur version déterministe et centralisée, avec une attention particulière portée aux problèmes d'ordonnancement sous contraintes de ressources et aux problèmes de tournées de véhicules. Toutefois, dans une volonté d'améliorer l'applicabilité des approches proposées, l'équipe cherche à prendre en compte les incertitudes (par des considérations de robustesse) ainsi que la présence d'objectifs et/ou de centres de décisions multiples.

L'équipe cherche à confronter les méthodes proposées au monde réel via des applications au génie industriel et l'intégration de facteurs humains dans des domaines variés qui incluent le transport, l'industrie manufacturière, la gestion de la chaîne logistique, la gestion de l'énergie, l'aéronautique et l'espace.

Enfin, pour favoriser la diffusion de ses recherches et pour évaluer ses méthodes sur le plan international, l'équipe développe des solveurs non commerciaux et participe à des compétitions internationales.

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