无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)中,网络资源主要指传感器资源,传感器资源的利用与任务的执行紧密联系在一起。执行任务要消耗一定量的传感器资源,但由于无线传感器网络大都运行在无法接近的、恶劣甚至危险的环境中,其传感器节点的数量巨大而能量有限,为使得任务顺利执行,合理、科学、高效地管理传感器资源是非常有必要的。此外,在无线传感器网络的传感器管理过程中,如果无线传感器网络的软硬件架构已经确定,在保证完成任务的前提下,使用动态能量管理方法以减少节点能量,进而延长整个网络寿命也是非常有必要的。本文采用多代理和策略技术来对无线传感器网络的传感器资源进行管理,建立传感器分配模型。采用一种改进的双微粒群算法对无线传感器网络的传感器资源进行优化调度,优化调度的结果是使得所有任务都被完全执行并且使得任务执行效用值(Performance Utility,PU)综合最大化;在无线传感器网络的传感器优化调度过程中,采用一种改进的动态能量管理方法来节约传感器节点能耗,延长网络生命周期。本文的研究内容主要包括以下几部分:1、基于多Agent和策略技术,以任务执行效用值综合最大化为目标,在满足传感器-任务配对的各约束条件下,建立传感器分配模型。2、根据已经建立的传感器分配模型,利用双微粒群算法来进行优化调度。3、对双微粒群算法进行一系列的改进,通过测试函数的算例证明改进的算法能有效地避免陷入局部最优,提高全局优化能力。4、根据传感器分配的实例,利用Matlab编程进行仿真实验证明,与原双微粒群算法和遗传算法相比,基于改进的双微粒群算法应用于无线传感器网络的传感器资源管理中能获得更加理想的传感器分配效果。5、在无线传感器网络的传感器优化调度过程中,引入一种改进的动态能量管理方法,减少传感器节点能耗以至于延长网络寿命。