无线通信产业的供能一直依靠蓄电池和电线,而随着无线通信技术的进步、物联网等产业的发展和移动终端设备的多样化,传统的供能方法既不便捷而且会造成环境的污染,为降低通信能源消耗,无线携能技术(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)从无线射频信号中挖掘能源,有效地解决传统供能方法的不足;协作通信技术保证了无线通信质量但未解决中继节点的供能问题,导致中继节点部署困难以及协作通信网络生存周期短,在无线携能技术的启发下,将协作中继技术与无线携能技术相结合,真正实现绿色通信目标;因此,本文主要研究基于SWIPT协作通信系统中功率资源分配和中继选择问题,由于该优化问题存在多目标,求解复杂且对功率资源分配要求较高的特点,本文将通过智能算法进行解决。本文主要的工作内容分为两部分:一、在研究萤火虫和粒子群两种智能仿生算法、分析两个算法仿生特点以及原理步骤的基础上,提出了一种改进的粒子群和萤火虫混合算法,通过并行进化策略混合两种算法后进行非线性混合变异,不仅使两种算法的优势得到充分发挥,而且提高了算法搜索性能。仿真结果显示本文所提出的改进的混合粒子群和萤火虫算法在寻优精度、稳定性和收敛速度性能上均有显著提升。二、针对无线携能多中继协作的放大转发通信网络,提出了一种对中继节点功率分割因子、源节点(发送节点)功率分配因子和中继选择进行联合优化的方案,将全局优化问题划分为功率资源分配和中继选择两个子问题。在功率资源分配中,将基于改进的混合粒子群-萤火虫算法应用于源节点的功率分配算法中,并以总传输速率和总消耗功率为优化目标,对中继节点的功率分割因子和源节点的功率分配因子进行联合优化。在功率资源分配的基础上,提出了基于期望功率临界值的中继选择算法。仿真结果表明,所提出的功率分割因子优化算法、基于改进的混合粒子群和萤火虫的功率分配算法、基于期望功率临界值的中继选择算法获得良好系统性能;三者的联合优化算法则实现了以较低的系统搜索和计算复杂度以及源节点总消耗功率,获得较高的系统总传输速率的目的,提高了系统的能量效率。