大量的微型、低功耗传感器节点通过自组的方式形成了无线传感网,其负责对监测范围内的目标进行感知,并将所获取的数据通过多跳传播的方式上传到Sink节点(汇聚节点)。无线传感网具有部署方便、自组织性高的特点,被广泛地应用于各种实时监测的任务中。在无线传感网中,传感器节点通常采用自身所携带的电池进行供能,一旦能量耗尽,节点将会失效。当网络中出现失效节点时,网络的连通性、覆盖率等性能就会急剧地下降。路由算法可以通过对网络中节点的任务进行调度从而降低网络的总体能耗和均衡各节点能耗,因此,节能路由算法是无线传感网中必不可少的一个环节。在许多已经提出的路由算法中,源节点通常通过多跳的传输方式将自身所采集到的数据上传至远处的Sink节点,而在Sink节点周围,普通节点往往会因为消耗大量的能量来转发邻居节点的数据而提前失效,这种现象又被称为“热节点”现象。当前对无线传感网路由算法的研究主要集中于对网络的分簇方式,多跳通信模式和信息采集方法的研究,所提出的算法大多未能充分利用网络的全局信息,没有对网络的整体能耗进行优化。而群体智能优化算法能利用群体智慧进行协同搜索,非常适合无线传感网中路由的优化。本文主要结合群体智能优化算法中的粒子群算法和蚁群算法,对无线传感网的分簇方式和移动Sink节点运行轨迹进行研究,以此降低网络整体能耗和均衡各节点能耗,主要工作包括:1)提出一种基于最佳通信距离的远距离通信中继节点选择策略,节点在选择中继节点时总是优先选择朝向终点且距离最接近最佳通信距离处的节点,以此来降低多跳传输中的整体的能耗。与此同时,还提出一种基于能量中心的分簇方式,通过粒子群算法获取能量中心,从而取代传统的位置中心的簇头选举方式,以此来平衡网络中不同区域的能耗。2)提出一种基于最短路径的移动Sink节点运行轨迹规划算法,在经典的旅行商问题的基础上考虑到节点的无线通信范围并结合粒子群算法,进一步缩小移动汇聚节点的移动路径。3)提出一种基于单跳通信和最佳覆盖的移动Sink节点数据采集算法,节点通过单跳通信的方式将数据上传至移动Sink节点,移动Sink节点仅在停靠点进行数据采集,而停靠点需要覆盖尽可能多的节点,并且被多个停靠点所覆盖的节点尽可能少,以此来提高移动Sink节点的采集效率。