无线传感器网络是由许多可以感知和收集环境信息的微型传感器节点组成。随着低功耗数字电路和无线通信技术的发展,无线传感器网络被广泛应用于军事设施、生态环境监测和运动目标的跟踪等领域。传感器节点体积微小,一般采用有限能量电池为其供电,而节点通常被大量部署在复杂的环境下,更换节点的电池十分困难。因此,设计高效、节能的路由协议是目前无线传感器网络的研究热点之一。本文主要从层次分簇路由算法的分簇划分、簇头选择和路由路径角度出发,优化网络的分簇划分、簇头选择及路由路径建立过程,合理划分簇群,选取最优簇头与路由路径,均衡节点的能量消耗,节约网络能量,延后节点死亡时间点,延长网络的生存周期。首先,针对经典分簇路由算法分簇过程中分簇划分不均衡问题,提出一种基于遗传算法的K-means的聚类优化算法。该算法在分簇阶段采用高效的K-means聚类算法,且针对K-means对初始聚类中心敏感及易陷入局部最优的问题,引入遗传算法再次进行聚类优化,对比LEACH算法的簇群划分仿真结果,遗传K-means算法所得监测区域簇群划分和簇头分布更加均匀合理。其次,针对簇头选择方式随机性、单一性强的问题,在优化聚类模型的基础上,提出一种基于模糊控制算法的遗传K-means分簇路由算法。该算法在成簇阶段,利用分簇模型得到均匀分布的簇群,采用基于节点相对距离、相对剩余能量和相对密集度等的模糊控制算法计算出每个节点当选簇头的等级概率,选取每个簇群的最优簇头,最终达到最优分簇划分和最优簇头选取的效果。并在簇间建立单跳路由对节点能量消耗和网络生命周期进行了算法仿真测试,算法可以有效延后节点死亡时间点至1200轮,且能耗消耗速率对比LEACH算法降低了34.92%。最后,针对单跳通信方式难以适用于远距离多节点传输的问题,提出了一种混合智能算法的多跳路由算法。该算法在路由建立阶段,采用引力搜索算法改进经典蚁群算法的适应度函数和信息素更新策略,引入角度搜索因子加快搜索效率,寻取全局最优传输路由路径。最终与LEACH、LEACH＿C、TSILEACH和ACO算法进行对比仿真测试,增大监测范围至400米后,算法可以有效延长网络生命周期至1300轮左右,节点死亡时间点分别延后了750、700、700和300轮。