近两年,随着人工智能技术的快速发展,人类社会和自然的生存方式发生了颠覆性变化,物联网行业得到了前所未有的关注。无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)技术作为物联网感知层的关键技术,在物联网研究领域受到学术界和工业界的广泛关注。当前,无线传感器网络正朝着节点体积小、能耗低和多性能的方向发展,并且需要能够部署在复杂的地理和空间环境中,与此同时,无线传感器网络依然存在着一些关键问题需要优化和解决。本文从实际应用背景出发,在能量受限的传感器网络应用领域中,如何提高网络的生命周期,设计有效的无线传感器网络的拓扑控制及路由协议具有举足轻重的地位。本文通过深入研究WSNs路由算法的相关理论,从能量的角度出发来确定路由协议的优化方法,结合生物细胞演化模型,尝试设计新型的网络拓扑控制协议和组网算法,以解决网络中的能量消耗和路径规划问题。本文研究内容及贡献主要包括以下几个方面:1、深入研究了无线传感器网络体系结构和路由算法本文系统分析了无线传感器网络的国内外研究现状和未来的发展方向;从对WSNs体系架构、关键研究技术、性能度量标准等多个角度进行了深入的探讨,指出了当前无线传感器网络技术发展的优势以及所面临的挑战,针对无线传感器网络路由算法分别从通信距离、拓扑结构、通信能耗损失等多个角度进行了探索,并且对当前分簇算法的缺陷和不足进行了归纳,为无线传感器网络路由算法研究提供了理论基础和参考依据。2、提出了一种基于能量感知的分簇优化算法针对传统的分簇算法在簇头划分上的局限性,本文分析了传统的分簇算法中所存在的缺陷,引入能量等参考因素,基于当前节点能量和总能量的比值关系,改进了传统方法中簇头选举时的阈值定义方式;通过改进簇头的选举方式,确定网络中的最优簇头数,从而达到了均衡节点能耗、提高网络节点的能量利用率和延长网络生命周期的目的。3、提出了一种基于Slime Mold模型的生物启发式分簇优化算法本文结合移动节点在物联网中的应用,基于生物细胞Slime Mold的觅食行为,结合Slime Mold的生物特性可以形成的有效的动态管道网络的特点,提出了一种基于Slime Mold模型的生物启发式分簇优化算法,将簇头作为细菌的食物源,移动节点的移动路径作为管道,构建了新型的Slime Mold网络拓扑控制模型;该算法可有效形成动态网络结构,并可改善网络对环境的抗干扰能力和自适应能力。实验结果表明,网络的生命周期提高了约12%,数据传输效率显著改善,并均衡剩余节点的能量消耗;因此,该算法不仅能够提高网络的抗干扰性还可以大大降低网络的能量消耗,提升网络的整体性能。