随着汽车制造技术与无线传感器通信技术的不断发展,车载自组织网络(VehicularAd-hoc Networks,VANET)作为智能化交通系统的重要组成部分,已经引起全球汽车业和学术界的重视。车载自组织网络通过移动车辆与移动车辆之间、移动车辆与路侧单元(Roadsideunit,RSU)之间的通信,让车辆驾驶人员能够在远超视距的范围内得知当前道路的实时路况信息和其他车辆的车况信息,这有助于改善交通安全,减轻交通拥堵。RSU在车载自组织网络中发挥了关键作用,但由于RSU造价较高,大规模部署RSU会提高道路布局的成本。近年来,混合车载自组织传感器节点网络(Hybrid VANET-SensorNetworks)引起了研究人员的关注,这种网络部署策略可以在保证道路覆盖率的前提下,减少RSU节点数目,从而大幅度降低道路布局的成本。本文主要研究最少RSU和传感器节点部署的总成本问题,综合考虑传感器节点到最近RSU的跳数和RSU的容量等服务质量(Quality of Service,QoS)影响因素,来实现RSU和传感器节点在双车道道路上全局覆盖的优化部署。利用混合车载自组织传感器节点网络,兼顾QoS的要求,能有效减少部署成本,降低传输干扰,提高突发事件通知的实时性。本文依据不同道路环境建立了解决该多目标优化问题的数学模型,并基于邻接矩阵提出了一种关联粒子群算法(Correlation Particle Swarm Optimization,Correlation PSO),通过实验仿真模拟,本文所提的关联粒子群算法在不同道路场景的情况下均能实现道路布局优化,并且给出具体布局实施方案,每个方案覆盖率均达到98%以上,各节点之间全部满足QoS的要求。