人工蜂群算法是通过对蜜蜂的群体行为进行研究而提出的一种群智能优化算法,它通过蜜蜂个体的局部寻优行为,最终实现全局寻优,相较其他算法,有着算法简单、易于控制、较快的收敛速度和较好的鲁棒性等特点。无线传感器网络是随着现代计算机技术、无线通信技术、嵌入式技术等的发展而产生的,构成网络的无线传感器有着众多的类型,可探测温度、盐度、湿度、声音、压强、电磁等现象,在环境监测、救灾、军事等领域有着广泛的应用。虽然构成无线传感器网络的传感器有着不同的类型,但它们都能将感知的数据进行处理后经网络发送到用户中心。为保证无线传感器网络的正常工作,其无缝覆盖和信息连通是最基本的性能指标,而通常传感器网络需要监测的面积广大,出于对成本、功耗等的控制,需要用尽可能少的传感器来实现目标区域的监测,即提高单个传感器节点的覆盖面积使用率。本文主要研究了人工蜂群算法在无线传感器网络的动态部署方面的应用。首先对无线传感器网络建立了数学模型,证明了二维平面内在传感器节点通信半径R。与监测半径Rs之间满足Rc≥3R时,采用正六边形节点覆盖模型可获得最大的传感器节点覆盖面积使用率,并推导出覆盖L×W的平面矩形区域所需传感器节点数目的精确计算公式；其次,将人工蜂群算法用于无线传感器网络的动态部署优化,以提高传感器网络的节点覆盖率为目标,通过对原始人工蜂群算法原理及覆盖问题的最优化部署情况的分析,对原始人工蜂群算法进行了三处改进：一是通过引入距离因子,改进了跟随蜂的概率选择公式,提高了收敛速度；二是改进了侦察蜂的工作模式,避免了寻优过程变坏情况的发生；三是减小了limit值,提高了最优解的出现概率。仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法不仅提高了无线传感器网络的区域覆盖率而且大大加快了收敛速度。