Dans ce mémoire, nous étudions les méthodes itératives de recherche dans le cadre de la résolution du problème d'ordonnancement de type jobshop<br /><br />Plus que les performances en elles-mêmes, nous nous intéressons tout particulièrement à la compréhension du fonctionnement des méthodes de résolution ainsi qu'à l'analyse de l'influence de la coopération de plusieurs méthodes de recherche sur la qualité des solutions engendrées.<br /> <br />Dans un premier temps, nous évaluons l'apport de critères secondaires intégrés dans la fonction coût. Nous utilisons des algorithmes itératifs de recherche pour étudier l'impact de l'intégration de ces critères sur le paysage adaptatif ainsi que sur la qualité des ordonnancements engendrés.<br /><br />Nous proposons ensuite quelques améliorations du schéma d'application des opérateurs dans les algorithmes génétiques. <br /><br />Finalement, nous étudions quelques modèles d'hybridation des méta-heuristiques basés sur la recherche tabou et les algorithmes évolutifs.