无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由许多携带有限能量的低功耗传感器节点通过自组织方式形成的网络。它依靠传感器节点对监测对象的的感知、信息处理、信息传输,实现了信息采集系统的自动化和智能化,目前被广泛地应用在各个领域,促进了社会生产的发展,也改善了人们的生活。由于传感器节点体积微小,内存资源及能量资源有限,严重制约着无线传感器网络的发展。所以,如何降低网络能耗、延长网络生命周期成为无线传感器网络研究的重点。本文选取分簇路由作为研究对象,设计“基于LEACH的改进分簇路由算法”和“基于圆形候选域的自适应和声搜索分簇路由优化算法”两种不同的分簇路由算法,针对WSN能量优化问题,分别对分簇过程中的拓扑结构和数据传输过程中的路径优化进行改进,实现了降低网络能耗、均衡负载、延长网络生命周期的目的。其主要内容包括:(1)在多跳传输的大规模无线传感器网络中,由于LEACH协议选举簇头的随机性太高,因此LEACH协议存在簇头位置不合理、网络能耗不均衡等缺点。本文在LEACH协议基础上提出一种改进的非均匀分簇路由算法。改进后的算法按轮进行成簇,簇头选举过程分两步实现:首先在LEACH协议的阈值中引入与网络当前运行状态相关联的簇首能量因子、簇首距离因子、簇半径因子、簇首密度因子等,利用改进的阈值选举出候选簇头;然后借鉴非均匀分簇的思想,利用竞争半径从候选簇头中竞选出真正的簇头。成簇结束后,为了减少簇头能耗,本算法在路径选择中引入了簇头剩余能量、簇头与基站之间的距离、传输方向角等影响因素,为簇头的数据转发寻找最优路径。仿真实验结果表明改进后的算法与原算法相比生命周期延长了196轮,死亡节点分布也更加均匀,说明改进后的算法能有效延长网络生命周期、均衡网络能耗。(2)将和声搜索算法(HSA)应用于簇头选举和路由选择上,提出一种基于圆形候选域的和声搜索分簇路由算法。簇头选举阶段,首先通过引入簇首剩余能量因子、簇内距离偏差、簇间最小距离偏差等因子,提出了一种新的适应度函数。然后通过周期内适应度值的变化情况对算法状态进行预判,根据预判结果将算法所处状态分为停滞、休眠和更新三种状态,并为更新、休眠、停滞三种状态下的即兴创作过程分别设计基于圆形候选域的微调方法、基于极端偏差的随机微调方法、基于反向学习和随机变异算子的新和声产生方法。数据传输阶段,结合了簇头剩余能量、簇间距离、簇头与基站之间的距离平衡簇内、簇间路由引起的能耗不均问题。最后,将所提出的算法与LEACH、PSO-C、CRHS等分簇算法进行了比较,仿真结果表明改进后的算法能有效延长网络生命周期、降低网络能耗。