随着人类探知领域和空间的拓展,综合了微机电系统、无线通信、嵌入式计算和分布式信息处理等技术的无线传感器网络应运而生。它通过大量的微型传感器节点自主地实现信息的采集、处理与传输,具有十分广阔的应用前景。针对无线传感器网络密集部署和能量有限的特点,本文的工作以提高网络监测性能、延长网络生存时间为设计目标,围绕无线传感器网络部署和拓扑控制技术展开研究。首先,为了解决包含异类、多级传感器节点的无线传感器网络构成问题,本文提出了一种基于遗传算法的分布式求解方法。该方法利用异类节点间的独立性将问题模型进行分解,同时利用先验知识初始化种群个体和实行可行化处理,用以加速算法的收敛。仿真实验结果验证了方法的有效性和收敛性。其次,针对由固定节点和少量移动节点构成的无线传感器网络,本文提出了一种基于鱼群算法的网络布局优化方案。该方案以网络覆盖率为目标函数,将移动节点的位置迁移过程抽象为人工鱼的追尾和觅食行为,并在人工鱼状态更新过程中,加入了虚拟力影响因子来引导人工鱼的游动方向。模拟实验结果证明此方案具有良好的全局性和适应性,可有效提高网络覆盖率,优化网络性能。再次,针对节点随机布设的密集型无线传感器网络,本文提出了一种基于节点划分的自适应分簇拓扑控制算法。该算法通过节点的划分均衡簇内负载,同时利用剩余能量和通信距离的自适应加权来优化调整节点竞选簇头的概率。仿真实验结果证明,此算法可有效延长无线传感器网络的稳定周期和生存时间,提高系统的数据传输量。最后,本文针对密集型无线传感器网络中的休眠调度机制进行深入研究与分析,提出了一种基于栅格划分的能量有效的动态节点选择拓扑控制算法。为了保证网络覆盖需求,该算法对监测区域进行栅格划分。为了节省节点能量、均衡节点能耗,利用节点的剩余能量比例辅以相对距离信息的调节来确定其状态。综合仿真实验结果表明,该算法可在兼顾网络覆盖率的条件下,显著延长无线传感器网络的生存时间。