水下传感器网络(Underwater Sensor Networks, UWSNs)是由具有声学通信与计算能力的传感器节点构成的水下监测网络系统。由于可以广泛应用于海洋资源勘测、污染监测、辅助导航和战术监视等领域，UWSNs已成为当前研究热点。目前，水下传感器节点主要利用声波实现通信和组网，其通信能耗和延时是关键指标。因此本文从通信参数(数据包长、发射功率)角度出发，设计相应的优化算法，以离线的方式整定出多种环境和条件下最优通信参数组合，以指导实际应用中在线参数选择，从而达到水下传感器网络通信延时小、节能效果好的目标。该研究具有理论意义和实际应用价值。本文的主要研究内容及创新之处如下：(1)构造了一种水声通信能耗与延时数学模型——ECTD1模型，为参数优化奠定了基础。对水声通信的能耗和延时展开分析，考虑了MAC协议和信道编码方法，提出了一种较完备的数学模型，可以综合反映节点通信的数据包长、发射功率、无线收发部件、通信协议以及信道编码方法与通信能耗和延时的关系。(2)提出了基于量子免疫克隆(QICA~2)的关键参数优化算法。由于上述模型是一个组合优化问题，因此本文利用量子免疫克隆算法求解精度高，全局寻优能力强的优点，设计了相应的优化算法，以离线的方式整定多种环境和条件下最优通信参数组合；同时定义了“求解精度”评价指标。大量实验统计结果表明上述算法求解精度高，成功率高，可以作为一种有效的水声通信的关键参数优化方法。