Muchos problemas de optimización del mundo real se formulan en base a dos o más funciones contrapuestas que han de optimizarse a la vez. Resolver estos problemas con métodos exactos suele ser inviable, por lo que técnicas no exactas como las metaheurísticas son ampliamente usadas en este contexto. En esta línea se abordan temas de investigación abiertos que tienen una gran incidencia en la aplicación práctica de las técnicas de optimización multiobjetivo, como son la configuración automática de algoritmos, el diseño automático de metaheurísticas, el soporte para toma de decisiones y el uso de tecnologías modernas de procesamiento distribuido en clúster para acelerar la ejecución de los algoritmos.

Una parte importante de nuestro trabajo en optimización multiobjetivo es el desarrollo de herramientas software de código abierto en las que integramos los resultados obtenidos en nuestra investigación, de forma que éstos están libremente disponibles para ser usados por cualquier usuario interesado en ellos.