无线传感器网络是物联网的重要组成部分。而网络层所使用的路由技术的优劣,将直接影响着无线传感器网络传输数据的效率、速度、网络生存周期等性能指标。无线传感器网络路由算法一直是研究的热点,对于路由优化问题的研究具有较大意义。蚁群算法是模拟蚂蚁在寻找食物和蚁群之间最短路径的来自自然界的仿真算法。本文针对无线传感器网络,详细介绍了蚁群算法的原理,并用数学模型的方法建立和验证了在无线传感器网络路由算法上的可行性。为了优化无线传感器网络路由算法的整体性能,本文在上述研究的基础上,提出了一种新的数据采集方案:基于最大数量数据的最短路径选择(Max-number Shortest Path,MSP)方法。该方案是在改进的蚁群算法的基础上,使用移动汇聚节点,利用MSP算法中线性整数规划求解,解决了原始蚁群算法过早收敛、能耗不均衡等问题。基于蚁群算法的MSP路由算法主要有两方面工作:首先,提出了一种路径约束、周期性往复的移动汇聚节点,传感器节点随机部署在轨迹附近,并使用一种基于双路径寻址的MSP优化蚁群算法。MSP使用前后两组蚂蚁进行寻址,一组从蚁穴到食物寻找最优路径,而另外一组从食物到蚁穴开始寻找(反向寻找)。一轮搜索以后,两组共享交换信息。所有的蚂蚁都分配到两个正反方向寻找的路径上,以避免所有蚂蚁在同一个方向寻径的搜索停滞。同时,在每个搜索过程中,记录得到最优路径和选择该路径的概率,在概率选择和轮换选择交叉进行中实现新的路由算法,避免了算法过早的收敛。该算法在保证当前局部最优路径的同时,记录最新产生的最短路径。其次,提出了使用触发式搜索蚂蚁和数据蚂蚁的两种蚂蚁代理,协助选路。在MSP中,只有当有需要传输数据的时候,路由过程才被激活。为了避免通信开销,MSP提出的蚁群算法功能只有两个蚂蚁代理:数据蚂蚁和搜索蚂蚁。MSP报头格式包含序列号和死亡时间,避免了循环重复,保证了所需的数据传送。仿真实验表明,MSP的传输速度和生存周期明显高于原有蚁群算法,在数据包开销上,MSP比E&D ANTS少,数据包投递率比E&D ANTS高,传输率比SRTLD高,能量消耗比SRTLD低。最后,在NS2仿真平台上,实验表明改进的MSP在优化传输质量和延长网络生存周期上提高了整个无线传感器网络的性能。