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在有限的资源范围内和不确定的动态环境下，为保证分布式传感器网络有效信息的获得，进行无线传感器网络节点分布的优化显得非常重要。考虑到贝叶斯在非先验知识估计上具有不确定性，本文特从登普斯特证据理论和遗传算法角度提出了一种新的框架一GDT（GDT--Genetic Algorithm and Dempster Evidence Theory），该方法可有效地进行节点分布优化，从而缩减了网络的能耗，延长了网络的生命周期，增强了无线传感器网络的自适应能力。