广播与数据聚集在无线传感器网络中有着广泛的应用。广播是将信息从网络中的某个节点分发到网络中所有节点的过程,数据聚集是每个节点将采集的信息集中到网络中的某个中心节点的过程。由于传感节点的计算能力、存储容量、能量受限等特点使得传统无线技术不能直接应用在无线传感器网络中,因此设计简单高效的广播与数据聚集算法显得至关重要。本文首先介绍了无线传感器网络的一些基本概念、原理以及应用发展情况,然后对无线传感器网络广播与数据聚集算法的研究成果及其所面临的问题进行了探讨。在深入研究蚁群算法和现有广播与数据聚集算法的基础上,针对目前广播算法存在的约束考虑较为单一、没有考虑与能量的约束融合、仅局限于单纯的启发式算法等缺陷提出了基于蚁群系统的广播算法。基于蚁群系统的广播算法利用无线传感器网络的广播问题与旅行商(TSP)问题间的相似性,将无线传感器网络模型描述为一个加权图,采用蚁群系统的群体智能和正反馈机制,从满足给定约束条件,优化能耗平衡度量的角度找出传感器网络拓扑中满足最小能耗并且可靠的广播路径。通过仿真工具OMNET++进行仿真实验,将新算法同以往算法进行了性能比较,结果表明新算法在能量有效性、网络生命周期和延迟方面具有明显的优势。由于蚁群算法在解决组合优化问题方面显示出强大的优势,本文用它设计了一种无线传感器网络中提供选播服务的数据聚集算法。在很多无线传感器网络的应用中,常常忽视了相关数据聚集的一个重要的尺度—融合代价,该代价和传输代价一样也极大地影响了路由的确定。该算法将融合代价作为相关数据的选播路由优化的另一个尺度,利用蚁群系统的正反馈性,在最小化总能耗的条件下,实现了相关数据的融合,极大地提高了路由的性能。分别讨论了网络连通性、sink(基站)个数,相关系数和融合代价不同时,由该算法得到的总能耗,OMNET++仿真验证了它的有效性。该算法对于处理矢量数据或安全要求较高的传感网络具有重要的意义。