Ce travail de recherche vise à étudier les plusieurs variantes de problèmes de planification de voyage et de développer la technique efficace pour résoudre ce problème d'optimisation. Afin de modéliser ce genre de problème le problème d'orientation est devenu le point de départ prometteur. Par conséquent, ce modèle de base est étendue à plusieurs variantes pour permettre des fonctionnalités de séjour supplémentaires. Basé sur l'algorithme qui est appliquée avec succès à l'certaine version du problème, nous avons proposé la Itéré locale algorithme de recherche pour lutter contre dépendant du temps multi contrainte équipe Orientation un problème de temps Windows. Le MCTOPTW simple, prend en compte la limitation du budget de l'argent que de multiples contraintes, en plus de fenêtre de temps et le score de satisfaction associée tandis que le TDMCTOPTW considère l'intégration de réseau de transport public urbain dans la MCTOPTW. / This research work aims to investigate the several variants of trip planning problems and develop efficient technique to solve that optimization problem. In order to model this kind of problem the Orienteering Problem became the promising starting point. Therefore, this basic model is extended to several variants in order to enable additional tourist functionalities. Based on the algorithm that is successfully applied to the certain version of problem, we proposed the Iterated Local Search Algorithm to tackle the Time Dependent Multi Constraint Team Orienteering Problem with Time Windows. The simple MCTOPTW takes into account money budget limitation as multiple constraints in addition to time window and associated satisfaction score while the TDMCTOPTW considers the integration of urban public transportation network into the MCTOPTW.