无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)路由选择方法是无线传感器网络研究中的关键技术。无线传感器网络路由选择方法是指无线网中信息传递时,采用适当的路由协议后根据一定的算法来确定信息传递的途径。路由算法的要求是灵活、速度快、能耗小、抗干扰能力强等,使无线传感器网络的运行在路径选择上达到最佳。无线传感器网络路由选择方法是否适当直接影响着整个网络能量的均衡,对信息有效传输有着重大的意义。WSN路径优化算法是路由选择方法的关键部分之一,一个恰当的优化算法可以在很短的时间内得出较优的路径传输方案。所以本文针对路径优化算法做了如下的研究工作:1.提出了改进的遗传算法和改进的模拟退火算法结合原有遗传算法和模拟退火算法分析研究的基础上提出的。2.提出了基于改进遗传模拟退火算法的无线传感器路径优化算法结合了无线传感器节点传输的特点及遗传算法和模拟退火算法的优点。用遗传算法进行路径优化上的好处是因为它在寻找路径问题时所需的特定信息少、具有很强的适应度值和良好的收敛速度,但其易出现早熟现象。模拟退火算法是模拟固体物质熔化至最终结晶的过程。经过证明,该算法的优势是只要初始温度足够高,在足够慢的降温过程下,算法就能找到全局的最优解且以1概率收敛。但该算法运行时间将会非常长甚至无法忍耐。针对WSN路径优化问题,提出了一种改进的最优保存的遗传模拟退火算法。利用WSN路由协议LEACH算法构建初始路由表,使用基于遗传模拟退火算法的高效率搜索,将路由计算和遗传演化计算同时进行,并直至找到近似最优路径为止。将最优保存遗传算法和模拟退火算法结合,引入自适应的概率变化,有效地解决了这两种算法的早熟现象和时间问题。仿真实验表明,在同等条件下,该算法有效的解决了无线传感器路径优化问题,具有定位准确、节能和较强的整体搜索能力,在保持收敛速度的前期下提高了算法的收敛效率,具有很好的效果。