本文从功率控制角度出发，考虑有上位机控制和无上位机控制，采用改造后的串行蚁群算法和并行蚁群算法对两种情况进行能耗优化，并分析在网络节点非均匀分布情况下算法的优化结果。主要内容如下：　　 ⑴介绍了无线传感器网络的节点均匀分布模型，通过理论和仿真分析，得出逐层数据传递网络的能耗缺陷，即整个网络的能耗分布不均匀，内层网络节点的能量消耗过快而过早死亡，缩短了网络的使用寿命。　　 ⑵给出了功率控制机制的概念，着眼于MAC层的功率控制对于降低能耗的帮助，通过控制网络节点的无线通信发射功率，降低无线通信产生的能耗。在功率控制的基础上，提出了一种改进的串行蚁群算法，将其应用到WSN的节点发射功率选择优化。这种算法需要上位机的支持，将计算出的结果下载到网络节点，供后期网络运行使用。仿真结果显示，蚁群算法可以明显降低网络节点的最大能耗，使各层网络节点能耗平均化。　　 ⑶为了实现无线传感器网络的自组织，考虑无上位机控制，利用网络节点自行完成发射功率选择的优化。提出了一种基于功率控制的并行蚁群算法，将串行蚁群算法分割，并行执行在选定的节点上。通过算法复杂度分析，并行蚁群算法大大降低了空间复杂度，减小了单个网络节点的计算量和空间需求。仿真结果显示，并行蚁群算法同样具有良好的节能效果。　　 ⑷给出了节点非均匀分布的网络模型，将串行和并行蚁群算法应用到模型中。在不同的节点密度下，分析算法的优化效果。