Les métaheuristiques sont des techniques d’optimisation indépendantes des problèmes traités. Elles ne profitent pas d’une spécificité du problème et, par conséquent, peuvent fournir des cadres généraux qui peuvent être appliqués a de nombreuses classes de problèmes. Les métaheuristiques peuvent fournir une stratégie de guidage dans la conception des heuristiques pour résoudre des problèmes d’optimisation spécifiques. Leur utilisation dans de nombreuses applications montre leur efficacité pour résoudre des problèmes importants et complexes. De nos jours, les métaheuristiques appliquées `a la solution des problèmes d’optimisation ont évolué vers l’intégration d’autres techniques d’optimisation, de sorte que les méthodes de résolution peuvent bénéficier des avantages de chacune des composantes. Le travail dans cette thèse vise à contribuer à l’étude des problèmes de tournées de véhicules avec des visites optionnelles en fournissant un opérateur à base de programmation dynamique intégré dans un processus métaheuristique générique. L’opérateur récupère le tour optimal de clients à visiter, répondant aux contraintes du problème, tout en optimisant l’objectif défini. L’opérateur pose le problème de la sélection des meilleurs clients `a visiter comme un problème de plus court chemin avec contraintes de ressources sur un graphe auxiliaire dirigé acyclique représentant les choix de visite possibles. Dans les problèmes de tournées de véhicules avec des visites optionnelles, les clients à servir ne sont pas connus a priori et cela rend plus difficile à résoudre le problème qu’un problème de routage classique qui est lui-même déjà NP-difficile. Les problèmes de tournées avec des visites optionnelles trouvent des applications dans des domaines multiples et variés tels que la conception de la distribution, la logistique humanitaire, la prestation des soins de santé, le tourisme, le recrutement, la collection ou la livraison de marchandises et patrouille en milieu urbain