水下无线传感器网络,是由人工部署或潜艇、飞机布撒等方式将大量传感器节点投放至监测海水中,节点之间通过声波通信方式形成的自组织网络结构。覆盖监视是其需要完成的基本任务,由于所处的海水环境极其复杂,难以补充或更换电源,因此,不仅要满足一定的覆盖率,同时也需要考虑网络能耗的问题,综合称之为覆盖节能问题。显然,在数学本质上,此问题属于多目标优化问题,鉴于现有多目标进化算法的收敛性和分布性有待提高,为更好的解决覆盖节能问题,本课题从如下两方面展开研究。第一,为提升多目标进化算法的收敛性和分布性,引入在单目标优化问题上具有良好的收敛性能的群集蜘蛛算法,辅以NSGA-II多目标框架,提出多目标群集蜘蛛算法。首先,依据多目标优化目的,提出新的归一化适应度值计算公式,权衡非支配排序等级及拥挤距离,有效评价个体优劣;其次,通过万有引力因子改进震动感知能力计算方式,以期平衡个体适应度和距离对个体性能的影响;再次,改进雌性和雄性种群更新模式,平衡算法的收敛速度和种群多样性;最后,提出基于循环余弦距离的环境选择策略,用于雌性和雄性种群更新。在ZDT、DTLZ测试集上进行测试,实验结果表明,与迄今为止较具代表性的6种多目标进化算法相比,本文算法的分布性较好、收敛性能优势明显。第二,提出基于多目标群集蜘蛛算法的UWSNs覆盖保持分簇策略。为贴近水下无线传感器网络节点的实际覆盖场景,提高覆盖控制算法的实际效果,本课题建立三维有向感知覆盖数学模型,提出了基于多目标蜘蛛的覆盖保持分簇算法。该算法主要内容包括多目标优化阶段和多目标决策阶段。首先,算法以簇头节点的能耗标准差和网络覆盖率为目标建立函数优化模型,其次,采用本课题提出的多目标群集蜘蛛算法对其进行优化求解,最后采用TOPSIS策略从得到的非支配解集中选出最优路由方案。实验结果表明,该算法在保持较好的网络覆盖率情况下,均衡了节点负载能耗,有效延长了网络寿命。