荒木研究室えは，主にグラフ理論，グラフアルゴリズム，組合せ最適化，離散数学についての研究を行っています。
主な研究テーマとしては
グラフの全域木に関する問題
グラフの支配集合に関する問題
ネットワークの故障診断に関する問題
組合せ最適化問題に対するメタヒューリスティクスを用いた解法
などがあります。
離散的な対象についての最適化問題に興味があります。
最適化問題を解くための様々な手法が知られていますが，研究室では次ような方法で問題を解くことにチャレンジしています。
理論的に解く。数学の本で見かける「証明」をしながら，解の良さを示す方法です。数学的な知識と正しく証明を書く力が求められます。
計算機を使って解く。ヒューリスティクス（発見的手法）を使ったプログラムを書き，具体的な問題について高速に解を求める方法です。例えば，10分間でなるべく良い解を探せ，といったタイプの方法です。局所探索，タブー探索，蟻コロニー最適化などの様々な手法を組み合わせて，解の良い探索法を考えます。数学的な知識はもちろんですが，プログラミングの力も必要です。
計算機を使った方法として，いわゆる人工知能（強化学習）を使って最適化問題を解こうとする技術についても，研究しています。
3年生は，主にグラフ理論やアルゴリズムに関する本を読む輪講を行います。卒業研究を行うための基礎知識や記述方法を学びます。
4年生になると，自分の取り組むテーマを決めて研究を行います。
グラフ理論やアルゴリズムに関する論文（主に英語で書かれている）の中から，自分のテーマに関する新しいものを選び，その内容を理解します。
その上で，新しい結果や，より良い成果が得られるように，研究に取り組みます。
ゼミでは，読んだ論文や本の内容を紹介したり，自分の取り組んでいる研究の経過や成果をプレゼンします。