网络优化成为当今研究的热点领域。它所研究的问题涉及方方面面,包括物资管理、经济管理、交通运输、通讯与网络技术、控制论及其军事运筹学等诸多领域。它的目标是优化网络的有关性能指标参数，最大限度地发挥网络的能力，提高网络的服务质量，使最经济的投入获得最大的收益,使现有的网络资源获得最佳的使用效益。优化离不开合适的算法。在研究网络优化过程中面临许多极具挑战性的网络设计和优化问题，且相当一部分属于NP困难问题，有的用传统解法虽然可以得到最优解，但随着网络节点的增加，其计算复杂度增长过大而失去意义，于是人们转而寻求启发式算法来解决此类问题。本论文的工作是在对网络优化理论研究的基础上，对网络优化在交通物流网及其无线传感器网络上的应用进行深入研究。主要工作如下：1.对网络优化的理论基础及其算法的研究。网络优化是基于图论的基础之上，论文对图论中常见的最小树问题、最短路问题、最大流问题、最小费用流问题、匹配问题等网络优化理论进行了分析，并对相应算法做了剖析。在此基础上对优化的应用、网络优化的原则及其优化过程进行深入探讨。2.对网络优化在无线传感器网络中应用的研究。为了减少无限传感器网络中的数据通信量、降低网络能耗，增加网络的吞吐量，提高网络性能，本文试图建立一种综合考虑节点剩余能量与数据时延、支持服务质量(Quality of Service，QoS）的分布式数据聚合策略。通过仿真与PEGASIS、LEACH两种算法比较，支持QoS的分布式数据聚合策略能降低网络的通信量，减少网络的能耗，极大提高网络的生命周期，减少了数据时延，个别节点的失效也不会对网络的通信产生严重的影响，抗毁较好。3.对网络优化解决在物流网络中车辆调度问题的研究。为了使物流运输过程中总运输费用最小，这就需要在考虑实际需求并满足基本的约束条件的基础上，在各客户配送点组成的网络中寻找符合一定预设条件的运输路径，文章建立了一个基于C-W节约算法的车辆调度模型。仿真表明，基于C-W节约算法的方案能优化车辆调度，节省成本，提高配送效率，得到了一个简单明了的运输线路图。