随着近年来物联网技术的兴起，无线传感器网络在国际上也备受瞩目。它有广阔的市场应用前景，改变人们生活的同时带来巨大的经济效益。在一定程度上延伸了人类的视野，扩展了获取信息的途径，提高了获得最直接、最真实、最有效的信息的能力。人工蜂群算法是一种群体智能随机搜索的优化算法，来源于蜜蜂采蜜活动中的自然行为。作为群体智能算法中的新兴部分，它具有传统智能算法解决优化问题的能力外，自身具有很强的优势。同时，人工蜂群算法具有一定得缺陷，后期搜索速度慢，易陷于局部最优解，出现“早熟”的情况。本文提出一种改进的人工蜂群算法，利用数学中外推技巧使算法具有引导性，并增加摄动因子，加快后期收敛速度。通过5个经典的基准函数测试，证明了算法有效性，并在收敛速度和精度上得到有效改善。覆盖优化一直是无线传感网络中一个非常重要的问题。覆盖问题的本质反映了网络对监控区域的监控能力。同时，覆盖效率也是无线传感网络质量的衡量指标之一。在实际工程中，应保证服务质量和保证覆盖最大化的综合考虑。本文通过改进的人工蜂群算法对传感网络节点覆盖进行优化，通过Matlab建立覆盖优化模型。通过仿真测试结果显示，网络优化是有效的，可以在有限传感器数量下最大限度的覆盖监测区域，减少网络冗余度，通过调用方式调整改善网络性能，延长网络寿命。