Daniel Schmand arbeitet an effizienten L?sungsmethoden für diskrete mathematische Optimierungsprobleme, wie sie zum Beispiel in der Produktion, im Verkehr, in der Unternehmensverwaltung oder auch in Medizin oder Sport vorkommen. H?ufig werden auch m?gliche Unsicherheiten wie zum Beispiel fehlerhafte Daten oder unsichere Annahmen in den Optimierungsprozess einbezogen und entsprechend behandelt.