伴随着无线通信、电子技术、传感手段高速迅猛的发展，无线传感器网络的相关问题也被各个大国的科学界和工业界的给予了更多的关注。覆盖优化有着其重要的地位，而覆盖率则是无线传感器网络质量的重要衡量指标之一。这些都是无线传感器网络中非常具备研究价值的问题。群体智能算法是一类通过观察自然界动物行为而产生的优化算法。目前人工蜂群算法在群体智能算法中崭露头角，该算法主要通过仿照蜂群的智能采蜜活动，通过蜜蜂间的角色变换和协作原理来寻求最优解。对人工蜂群算法搜索速度慢，易陷入局部最优解的缺陷的问题进行了深入细致的研究，本文提出了一种改进人工蜂群算法。这种算法充分考虑了灵敏度与信息素相互结合，充分运用于选择策略，用来替代轮盘赌选择；经分析研究后还兼顾了蜜蜂之间的相互引力来实现跟随蜂的邻域搜索；除此之外，在我们每次进行迭代计算结束时，根据反向学习策略产生新蜜源来对最差蜜源进行更换。随后通过对四个经典的基准测试函数进行数值仿真实验，该算法的合理性和有效性得以验证。通过提出分层机制原理，实现了它与改进蜂群算法二者的融合，之后本文提出了运用改进人工蜂群算法求解无线传感器网络的节点部署问题以实现最大化的网络覆盖策略。通过多组数值仿真的结果我们可以得出结论：本文所提出的算法能够使得检测区域内的传感器节点实现分布的均匀化，与此同时，在网络覆盖率不变的前提下，降低了所需的迭代次数。对于传感器生命周期的延长，能量消耗的降低，该实验结果都具有极其深远的意义。经过与其他群智能算法进行对比，该改进算法的优良性能得到了充分的验证。