无线传感网络主要由微型传感器节点组成,传感器节点之间形成网络的方式是自组织方式,网络覆盖控制与节点部署成为该网络研究的核心问题,其决定了传感器网络感知和监测能力的大小,直接反应了无线传感器的服务质量的好坏。为了尽可能降低无线传感器网络覆盖盲区同时提高传感器节点获取信息的能力,需要对网络节点进行合理有效的部署。近年来,无线传感器网络的研究得到了迅速的发展,其热点是通过覆盖控制与节点部署策略从而达到网络资源的优化配置,即使在计算能力、节点能量以及通信带宽不满足条件的情况下,也能达到改善监测、通信等服务质量目的,从而使网络生存时间得以延长。智能算法是一种不需要集中控制的优化算法,该算法的结构简单容易理解和实现。群智能优化算法在信息监测与控制的优化方面起到了非常重要的作用,在提高生产效率的同时也最大限度的节约了资源。由于实际工程中遇到的问题复杂多变、约束条件众多,因此建立相应的模型是非常困难的,所以寻找满足工程实践的智能优化方法很重要,这也是目前很多学者将智能优化算法用于解决实际问题的一个原因,同时也是一个研究热点。本文研究了基于概率感知模型的覆盖控制问题,研究和探讨了基于人工鱼群算法、粒子群算法和遗传算法的覆盖集优化选取机制,给出了覆盖性能评价的详细计算方法,首先将优化目标转化为人工鱼群算法的目标函数、粒子群算法的适应度函数和遗传算法的适值函数,然后再根据生成的目标函数进行人工鱼群、粒子群和遗传优化操作,使覆盖目标区域所需要的近似最优覆盖能够快速计算得出,从而使无线传感器网络的覆盖率得到较大幅度的提高。本文研究探讨了温室大棚中无线传感器网络覆盖优化控制问题,分析了设施农业环境的实时监控需求及温室大棚中网络覆盖优化的必要性。采用仿真实验,考虑多个无线传感器节点,利用人工鱼群算法对温室大棚中无线传感器网络进行覆盖优化应用模拟实验,实现了较好的网络平均覆盖率。