无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）是一种新型应用网络,它交叉融合了传感器、无线通讯和分布式信息处理等多种技术。无线传感器网络对信息获取和处理的特殊方式，使其在智能交通、智能建筑、环境监控、医疗卫生和国防建设等领域有着广泛的应用前景。由于无线传感器网络中传感节点数量多，节点能量和处理能力有限，所以网络的能量管理技术、分簇技术和路由技术成为该领域的研究热点和关键技术。本文对上述三种关键技术进行了深入的研究。主要研究工作如下：1.针对无线传感器网络能量管理中存在的不足，提出了基于多路移动Agent的无线传感器网络能量管理模型，构建了多路移动Agent能量模型，在模型中引入多路移动Agent分布式协同任务处理算法，以减少延时，延长网络寿命。仿真实验结果表明其比LEACH和单路移动Agent能量管理模型更加节能，网络时延更少。2.针对无线传感器网络分簇中每轮节点能耗以及节点能耗不均衡的问题，提出了基于移动Agent的WSN多层分簇算法，构建了多层分簇能量模型，采用移动Agent技术来选举每轮簇头和收集每轮数据。仿真实验结果表明，与能量有效的多层分簇算法和LEACH算法相比，基于移动Agent的WSN多层分簇算法减少了每轮能耗，能耗更加均衡，延长了网络生命周期。3.针对无线传感器网络移动代理路由问题，提出了Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动代理路由算法。算法综合了Q学习和蚁群优化算法思想，引入了新的路径选择概率模型，并对最优路径进行了有效的维护。仿真实验表明，该算法有效地提高移动代理选路效率，满足不同任务对时延的要求，增强了最优路径的可靠性，进一步降低了网络能耗。综上所述，将移动Agent引入无线传感器网络中，能够有效地解决无线传感器网络在能量管理和分簇方面存在的不足，将Q学习和蚁群优化算法思想结合能够有效地解决无线传感器网络移动代理路由中存在的问题。