近年来,无线通信技术、嵌入式计算技术、传感器技术和微机电系统的飞速发展和日益成熟,推进了无线传感器网络的快速发展。无线传感器网络由低成本、低能耗、多功能的微型传感器节点组成,广泛应用于环境监测、国防军事、抗灾救灾等领域。无线传感器网络中的节点一般采用电池供电,并且通常部署在恶劣的无人值守环境中,对它们进行能量补充非常困难。而让节点长时间处于休眠状态,即低占空比模式,则会大大降低节点上的能量消耗,但同时带来了不可接受的通信时延,因此,在低占空比无线传感器网络中实现数据的实时性传输是一个亟待解决的问题。基于此,本文采用增加最少的节点活跃时隙的思想,牺牲最少的额外能耗保障数据的实时传输。通过建模将该问题转化为多目标优化问题,以增加最少数量的节点活跃时隙而达到需要的时延要求(Delay-Bound)为目标,提出了基于NSGA-Ⅱ(带精英策略的非支配排序遗传算法)的全局优化算法,以实现端到端的通信时延保障。同时,本算法引入了免疫思想,即在算法的遗传操作之前将初始的一个活跃时隙剔除,实现遗传免疫,待遗传操作完成之后再将之前剔除的时隙放回,保证节点至少有一个时隙处于活跃状态。在链式网络中,可采用动态规划方法,递归地增加节点的活跃时隙获得此问题的最优解。然而,在路径交叉汇集的复杂网络中递归增加活跃时隙是一个NP难问题。本文提出的基于NSGA-Ⅱ的优化算法以O(mN2)的复杂度(其中m是目标个数,N是种群规模),解决了在大规模复杂网络中保障传输时延的问题,能够为不同的应用需求提供端到端的通信时延保障。最后,在链式网络和大规模复杂网络中进行了仿真模拟,结果显示在链式网络中本文提出的算法接近动态规划算法得到的最优解,并且在复杂网络中,本文提出的算法可以弥补动态规划算法的不足,有效地解决低占空比传感器网络中的实时传输问题。