WSN(Wireless Sensor Network)路由是WSN应用中很重要的一种技术,它关系到整个网络的稳定性和健壮性。利用蚂蚁算法(Ant Colony Optimization,ACO)进行路由是WSN中一种有效的路由方法,它体现出了比以往算法较大的优越性,比如可节省网络的能量,有效地延长整个网络的生命周期。近年来,学者们对利用ACO进行WSN路由进行了大量的研究和探讨,从网络位置、节省能量、拓扑结构等诸多方面都取得了长足的进展。本文围绕ACO算法及其改进的问题,来研究利用ACO算法进行的WSN路由。本文主要研究工作如下:(1)在阐述和总结基本蚁群算法的原理、数学模型和实现过程的基础上,对基本蚁群算法的最新研究作了分析。其次,对基本蚁群算法的性能和收敛性进行了理论分析,为后续工作奠定了基础。(2)提出了基于ACO的WSN路由改进算法。针对基本ACO算法中各节点能量消耗不均衡,出现局部最优路径的问题,提出了改进的ACO算法,来解决各节点能量消耗不均衡的问题,延长整个网络的生命周期,得出较优异的路径。通过对改进ACO算法的分析,对该算法进行了仿真。(3)提出了基于GA-ACO的WSN路由改进算法。通过介绍遗传算法的原理和运算流程,分析了该算法作为自适应全局概率搜索算法的优越性,并与ACO算法进行结合,提出了GA-ACO算法,并分析了其实现过程和收敛性。最后,利用该算法对WSN进行路由仿真,仿真结果证明了该算法的有效性。