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近年来,无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的发展得到了全世界的关注。与传统网络相比,WSNs有众多优势,而且应用领域非常之广。但是,WSNs面临着两个重要的挑战——资源限制和动态环境条件。资源限制包括有限的能量、有限的内存和有限的计算能力。其中,有限的能量限制了WSNs的网络生命周期,这就需要能够有效地利用能量资源。另一方面,节点故障、移动性和大规模网络部署可能引起网络拓扑变化,这就要求传感器节点有自组织性,能够有效地管理和控制自己。另外,节点可能需要加入网络或者离开现在的网络,为了不影响系统的总体目标,这就需要WSNs具有可重构性。解决这两个问题的最主要的方法是设计网络层能量有效的自适应路由协议。网络层路由协议包括平面路由协议和层次（分簇）路由算法,和平面路由协议相比,分簇路由算法能够延长系统的网络生命周期、提高网络的可扩展性和稳定性,此外,很多分簇路由算法都具有自组织性和重构性的特征。因此,自组织重构分簇算法具有重要的理论研究意义和工程应用价值。针对同构WSNs中能量不均衡问题,对同构WSNs中的多跳传输和基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）的多目标优化进行了研究;针对异构WSNs拓扑变化所带来的能量消耗问题,将静态异构性和动态异构性有机结合起来;针对移动WSNs的能量消耗和数据包的丢失问题,对移动WSNs在各种场景下的簇优化进行了研究;针对农业温室中WSNs的能量消耗问题,将农业WSNs和分簇算法进行有机结合。本文的研究工作主要体现在以下四个方面:（1）提出了基于融合器和基于AHP的多跳分簇算法。基于融合器的多跳能量均衡算法（Multi-hop Energy Balancing Algorithm Based on the Aggregator,MEB）采用基于节点剩余能量的定时器竞争优化数量的簇头,数据传输采用基于融合器的簇内路由和簇间路由结合的方式。另一方面,基于AHP的多目标分布式分簇算法（Multi-objective Distributed Clustering algorithm Using the Analytic Hierarchy Process,LEACH-AHP）选择优化簇头基于多个因子的层次化AHP模型,规格化因子权值向量的获得则通过求解构造的相容AHP矩阵的最大特征值对应的特征向量,数据传输基于簇头和超级簇头的多跳传输。实验结果表明,MEB在节点能量消耗均衡程度和网络生命周期均优于LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）和TB-LEACH,另一方面,LEACH-AHP在分簇结构、节点剩余能量和网络生命周期方面优于LEACH、CHEF（Cluster Head Election Mechanism Using Fuzzy Logic）和EERC（Energy Efficient Routing Algorithm Based on Radar Chart）。（2）提出了动态异构WSNs自适应分簇算法。首先建立了动态异构WSNs网络模型,并且对该动态模型的网络生命周期和网络中的数据包数量进行了数学估计和分析,优化了动态异构网络的簇的数量。在该模型的基础上,提出了适应拓扑动态变化的自适应分簇算法（Adaptive Clustering Algorithm For Dynamic Heterogeneous Wireless Sensor Networks,ACDHs）,簇头选择基于节点的初始能量、节点的剩余能量和网络的平均能量,最后给出了这个分簇算法的运行机制。实验结果表明,异构参数和动态参数影响了ACDHs的网络生命周期和网络中的数据包数量。与LEACH、SEP（Stable Election Protocol）、DEEC（Distributed Energy-efficient Clustering Algorithm）、TSEP和ZSEP相比,ACDHs可以得到最优动态簇数量,此外,通过调节异构参数和动态参数,ACDHs在网络生命周期和网络的数据包数量方面优于其他五种分簇算法。（3）提出了支持移动节点的集中式能量有效的分簇算法（Centralized Energy-efficient Clustering Routing Protocol for Mobile Nodes,CEECR）。每轮簇建立阶段,为了寻找最佳簇头集,提出了一个集中式分簇形成算法。在这个算法中,首先,根据节点移动性和能量特性,形成簇头候选者集合,然后对此节点集使用模拟退火优化算法,通过反复迭代后,找到一个优化簇头集。每轮的稳定阶段,当分离节点移出它所在的簇后,基站计算所有簇头的综合权值,分离节点通过关联优化簇头,加入新的簇。实验结果表明,在三个不同的场景中,在平均能量消耗和包投递率方面,CEECR优于LEACH、LEACH-C、LEACH-Mobile、CBR（Cluster Based Routing Protocol for Mobile Nodes）、MBC（Mobility-based Clustering Protocol）和LEACH-MF。此外,CEECR在簇形成阶段的能量消耗低于分布式分簇算法,同时,重构簇的性能优于LEACH。（4）提出了能量有效的温室分簇算法。首先介绍了农业温室应用中的WSN实验系统,包括低功耗的硬件结构和软件结构,分析了温室环境参数的测量结果,然后给出了实验系统的无线电能量模型,最后提出了适合该温室监控系统的能量有效的分簇算法,该算法使用了基于融合器和基于AHP的多跳分簇算法的核心思想,即簇头旋转和数据融合。实验结果表明,温室分簇算法的分簇结构呈现周期性变化的特征,簇头的重构性可以提高系统容错性和均衡负载,固定的簇可以使用平均值数据融合方法,而且可以避免温室之间节点的通信干扰。数据融合分簇算法每轮的网络能量消耗、网络的累积能量消耗均优于数据转发分簇算法和直接传输。