无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）的出现,为环境监测、智能家居等领域带来了巨大的变革。但随着人们对于网络的需求逐渐多样化及网络规模逐渐变大,随之而来就导致了在传统算法下数据传输性能变差的问题。对此,分簇的思想逐渐用于优化数据传输。但现有的分簇算法的节点之间所拥有的信息是有限的,仍然存在着考虑参数不全面的问题,特别是基于WSN中节点一对多及多跳通信的特点导致不能得到最佳簇,从而导致算法表现不能令人满意。分簇与路由是在WSN数据传输两个连贯的阶段,任意一个阶段的缺失与设计不合理都会使得算法在实际运行中表现不能令人满意。分簇能够减少网络中数据的传输量,在降低网络负载的同时能够很方便地进行能量均衡;而路由可以让节点选择更合理的路径来进行数据的发送与接收。通过设计与优化数据传输的相关算法可以提高传输性能进而最终提高传输效率,故在WSN中需要将提高传输性能作为主要目标。通过分析WSN中现有解决方案,针对分簇算法表现不佳以及现有路由算法中维护信息占据过多带宽且无法满足拓扑频繁变化的问题展开研究,主要研究内容如下。针对目前分簇算法表现差的问题,通过引入现阶段常用的亲和传播分簇（Affinity Propagation Clustering,APC）算法,分析其不足主要在只考虑了距离这个主要因素而忽略了其他也会对分簇产生影响的参数。基于此提出了能量感知亲和分簇算法（Energy aware Affinity Propagation Clustering Algorithm,EAPC）。通过加入其他必要参数来保障分簇过程的合理性。在某些极端情况时有些簇因为距离基站太远而无法直接与基站进行通信,针对此类情况设计了簇间中继方案保障此类情况可以得到解决。而对于网络中需要进行拓扑调整的情况,考虑到重新分簇会很大程度上浪费能量,为此分析并设计了能量阈值重分簇方案来保障网络不会频繁发生重分簇。最后通过仿真实验对比验证了所提出方案的合理性与优越性。在寻找最佳路径的相关算法中,蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,ACO）是一种拥有正反馈机制的算法,有着可以凭借自身逐渐走向最优的特点。而通过对基于蚁群算法的FUCHAR路由算法在WSN中的应用进行分析,发现数据传输会受到多种因素的影响,单一的信息素不能满足在无线传感器网络多变情况下的路由选择。对此提出一种多信息素蚁群算法（Multi-pheromone Ant Colony Optimization,MPACO）,通过对影响路由选择的参数进行全面考虑来进行改进。其次,传统蚁群算法运行过程中的信息素更新只限于局部更新,缺乏全局观,易陷入局部最优甚至找不到最优解。为解决此问题,针对信息素的更新使用了双重更新策略,在蚁群完成全局信息素更新后,单独对最优路径的信息素进行一次局部更新。以确保算法收敛速度快且能够找到最优路径。最后通过NS3网络仿真平台在多个维度进行对比验证,从而证明提出的EAPC+MPACO方案要优于其他方案。