无线传感网络的覆盖控制是无线传感器网络的一个基本问题,它反映了传感器网络所能提供的“感知”服务质量。在野外、敌对等环境中布置无线传感器网络的时候,往往只能采用空投等随机布撒的方式,这样得到的传感覆盖性能具有随机性,因此需要采取一定的覆盖控制策略来保证无线传感器节点能有效地覆盖被监测区域。无线传感网络的覆盖控制可以转化为一种受约束的优化问题,其优化目标是在保证传感覆盖质量的前提下同时最小化单位时间的网络能耗,从而延长网络的寿命。人工鱼群算法是近几年新兴的一种智能寻优算法,它具有初值不敏感、收敛全局、高实时性的特点。因此,本文研究并对基本人工鱼群算法提出改进,使之适用于无线传感器网络的覆盖控制。本文的主要工作包括：1.针对高密度节点的网络环境,以最大化网络覆盖率和最小化节点个数为网络优化目标,建立了最小化网络冗余的数学模型,提出了一种基于改进鱼群算法的覆盖优化策略,使用禁忌搜索的思想改进基本人工鱼群算法。仿真显示：改进的鱼群算法能快速求得最优覆盖节点集,提高网络的能效性和节点调度的实时性。2.无线传感网络一般采用分簇结构来实现网络自治,最小化网络冗余的覆盖优化策略并不代表网络能耗的最小化,也无法保证节点均衡消耗能量。本文结合簇内能耗和覆盖优化,提出了一种基于鱼群算法和能量管理的节点调度策略,仿真证明该调度策略能够在保证覆盖的前提下更多地节省网络能耗,从而延长了网络的寿命。3.在包含少量移动节点的混合式传感网络中,传统的虚拟力导向算法无法解除固定节点对移动节点的虚拟力束缚,存在无法全局覆盖优化的缺陷,也没有考虑移动节点的能量异构问题。针对这个问题提出了一种移动节点的多鱼群并行覆盖优化策略,使移动节点在均衡耗能的前提下实现网络的覆盖最大化。仿真表明：多鱼群并行优化策略比虚拟力导向算法能获得更大的覆盖率,且在移动节点的能耗均衡性方面表现更好。