无线传感器网络作为一种新的信息获取方式和处理模式，目前己经逐渐成为国内外学者研究的热点。无线传感器网络包含成百上千的传感器节点，每一个节点有感知环境、执行简单的计算和与其它邻近节点或基站直接通信的能力，因此在军事、工业、民用等领域具有十分广阔的应用前景。在无线传感器网络中，由于节点的能量等资源受限，生存期显得尤为重要，因此，能量有效的路由研究，对于大规模无线传感器网络而言是一个挑战。在无线传感器网络路由算法中，使用基本蚁群算法进行路径寻优会出现早熟收敛，容易陷入局部最优等缺点，且在规模较大的无线传感器网络环境中很可能规划不出路径，导致算法停滞，得不到最优路径。本文在基本蚁群算法的基础上提出了改进的蚁群算法，与基本蚁群算法相比做了如下的改进：(1)在转移概率模型中，通过引入能量因子，改变距离启发因子的单一性，使得更高能量水平的节点被选中的概率越高，可以更好地实现全网能量均衡；(2)采用带有奖罚机制的信息素更新方法。在蚂蚁搜索中，若找到的路径比以往最优解更好则奖励一定的信息素，否则进行惩罚。解决了基本蚁群算法容易陷入局部最优解的问题；(3)改变传统蚁群算法的启发方式，以通信距离来启发，有利于节点减少能量消耗，延长网络的生命周期。(4)参数α、β和信息素挥发系数动态更新，防止算法早熟，为蚂蚁找到最短路径提供保障。本文基于OMNET++3.3环境下进仿真，通过改进的算法进行实验仿真，验证了以上算法的改进的有效性和可行性。