无线传感器网(Wireless Sensor Network)是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。本文主要针对无线传感器网络中任务的动态调度展开研究,与其他算法相比由于蚁群算法具有正反馈、分布式等诸多优点,本文选取蚁群算法作为任务动态调度算法。因为无线传感器网络的能量受限特点,所以任务调度算法要在保证任务调度成功率基础上,尽量降低任务能耗以延长网络寿命。基于以上两点要求和蚁群算法局部最优的缺点,对蚁群算法进行信息素局部扩散和基于能量的启发函数的改进,仿真试验证明改进策略不但可以有效提高任务调度成功率,而且还可以延长网络寿命。为了在网络后期节点出现死亡时,进一步提高调度成功率,本文提出了一种任务迁移策略,按照节点能量与任务能耗确定迁移时刻,在节点死亡前将任务迁移到其他节点执行,仿真试验证明,此种迁移策略的确对提高任务调度成功率有一定效果。由于任务间不可避免的有数据依赖关系,针对这种互相联系得任务,本文以DAG任务描述为基础,对图解-重构算法进行改进,得到任务聚合动态复制算法(CGDC),改进后的算法分聚簇、复制和冗余删除三个部分。经CGDC算法形成的任务簇交由蚁群算法向传感器节点调度,仿真试验中,与其他DAG任务图动态调度算法相比,CGDC算法取得了较优的结果。