Le conflit entre la demande de services multimédia en multidiffusion à haut débit (MBMS) et les limites en ressources radio demandent une gestion efficace de l'allocation des ressources radio (RRM) dans les réseaux 3G UMTS. À l'opposé des travaux existant dans ce domaine, cette thèse se propose de résoudre le problème de RRM dans les MBMS par une approche d’optimisation combinatoire. Le travail commence par une modélisation formelle du problème cible, désigné comme Flexible Radio Resource Management Model (F2R2M). Une analyse de la complexité et du paysage de recherche est effectuée à partir de ce modèle. Tout d’abord on montre qu'en assouplissant les contraintes de code OVSF, le problème de RRM pour les MBMS peut s'apparenter à un problème de sac à dos à choix multiples (MCKP). Une telle constatation permet de calculer les limites théoriques de la solution en résolvant le MCKP similaire. En outre, l'analyse du paysage montre que les espaces de recherche sont accidentés et constellés d'optima locaux. Sur la base de cette analyse, des algorithmes métaheuristiques sont étudiés pour résoudre le problème. Nous montrons tout d'abord que un Greedy Local Search (GLS) et un recuit simulé (SA) peuvent trouver de meilleures solutions que les approches existantes implémentées dans le système UMTS, mais la multiplicité des optima locaux rend les algorithmes très instables. Un algorithme de recherche tabou (TS) incluant une recherche à voisinage variable (VNS) est aussi développé et comparé aux autres algorithmes (GLS et SA) et aux approches actuelles du système UMTS ; les résultats de la recherche tabou dépassent toutes les autres approches. Enfin les meilleures solutions trouvées par TS sont également comparées avec les solutions théoriques générées par le solveur MCKP. On constate que les meilleures solutions trouvées par TS sont égales ou très proches des solutions optimales théoriques.