在无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）的发展与应用中,网络的覆盖率是衡量无线传感器网络性能的重要标准之一。本文基于此,分别对二维平面的无线传感器网络覆盖和三维曲面的视频传感器网络的覆盖进行研究。由于二者都是使用的传感器节点在无线传感器网络的覆盖应用,故统称为无线传感器网络的覆盖。本文的研究内容主要有以下几个方面:1.首先介绍本课题的研究目的与意义,然后简易的叙述了现阶段国内外关于WSN研究现状。其次介绍了无线传感器网络的基本覆盖问题,另外叙述了针对不同目标的覆盖问题、不同的传感器节点模型,并说明了本文所使用的模型。最后介绍阅读关于无线传感器网络覆盖的相关文献,分析对比了不同的文献算法。2.然后主要介绍了人工蜂群优化算法的基础知识、原理和思想。之后分析了人工蜂群算法在寻优的过程存在的一些问题,针对人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）在寻找蜜源的过程中,容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的人工蜂群算法（Improve-ABC算法）;在IABC的基础上,针对蜂群在局部寻优过程中可能错过最优蜜源的缺点,提出一种混合人工蜂群优化算法。然后在经典的测试函数上验证了混合人工蜂群优化算法的优越性,具有较好的收敛速度和寻优精度。3.针对无线传感器网络中节点的覆盖的N-P问题,将二维平面的目标区域进行网格的划分,然后设计了一种基于人工蜂群优化算法的WSN覆盖的方法,进行对网络覆盖的N-P问题进行求解。实验表明,IABC算法在传感器节点感知半径相同的条件下的覆盖率是优于标准的粒子群算法和标准的人工蜂群优化算法的,目标区域中的传感器节点分布相对更加均匀。为了进一步验证算法的优越性,分别在不同节点数目、不同节点数目和感知半径的条件下进行实验对比,都显示出算法确实表现不错。针对三维曲面表面的视频传感器网络的覆盖的问题,首先介绍了视频传感器节点模型,然后将混合人工蜂群优化算法应用在具体的三维曲面上,进行视频传感器网络的覆盖。最后根据混合人工蜂群优化算法将视频传感器节点在三维曲面的表面进行仰俯角和偏向角的调节。实验验证,结果表明本文提出的混合ABC算法的在三维曲面表面的视频传感器网络覆盖率是优于其他对比算法。