无线传感器网络技术凭借其多跳、自组织及分布式计算等特性近年来被广泛应用到各个领域。然而,这些应用也暴露出这项技术存在许多问题。其中,网络生命周期较短、系统吞吐量过低、数据实时性较差等问题尤为突出。机会路由作为一项专门为无线传感器网络所设计的路由协议,能够在一定程度上提高网络的吞吐量并延长网络的生存周期,因此得到了研究者的高度关注。尽管机会路由更适用于容迟或间歇性连接网络,但降低网络时延,提升数据实时性仍然是网络服务质量的基本要求。在传统机会路由的研究中,仅有较少的文献考虑了网络时延问题;其次,大量文献仅针对某一因素进行优化而忽略其他因素。为了能够最大可能地降低机会路由中数据的端到端时延同时提升网络综合服务质量,本文主要开展了以下研究:(1)对候选节点间期望端到端协同时延进行建模,并依据该测度对候选转发集进行优先级排序,之后提出一种基于候选节点间期望端到端协同时延最优的机会路由协议。(2)考虑多数据流无线传感器网络中机会路由协议的设计问题。首先,对多数据流网络环境进行建模分析,并提出节点的剩余能量、可用带宽、缓存队列等各项全局性能指标。其次,采用类似于权重函数的形式定义了候选节点的Qo S指标,通过与设定阈值进行比较生成反馈信息。最后,引入学习自动机算法对候选节点优先级指标进行更新计算,完成转发优先级排序的设计。仿真结果表明,基于候选节点间期望端到端协同时延最优的路由协议能够在网络密集情形下降低网络端到端平均时延,提高网路的吞吐量。而利用学习自动机与Qo S指标结合的算法能够有效地平衡网络的各项资源,从整体上提升网络的服务质量。