近年来,无线传感器网络已成为一项非常重要的信息技术,被广泛应用于军事、农业、监测以及通信等领域,为人们的生产生活带来诸多便利。其中,用户通过全网数据收集的方式获取信息会产生较大数据冗余,浪费能量和带宽,主要通过数据汇聚技术收集网络中的数据。在无线传感器网络数据汇聚过程中,如何合理地调度网络资源(信道和TDMA时隙),从而减少网络通信冲突,提升网络传输性能是一个关键问题。本文针对该问题研究并提出了一种基于协作型学习自动机的多信道TDMA调度算法,并通过大量仿真实验验证了该算法的有效性。本文研究的主要内容和创新之处如下:(1)将无线传感器网络中的多信道TDMA时隙调度问题转化成顶点着色问题。基于网络拓扑结构构建顶点干扰图,以此表示网络中节点之间的通信碰撞关系;将网络中多信道TDMA时隙分配问题转变为干扰图中顶点着色问题,并以最小化网络通信冲突作为问题的优化目标。(2)提出一种基于协作型学习自动机的顶点着色算法。该算法利用学习自动机与周围环境进行信息交互来更新动作概率矢量,并利用顶点间的约束关系和各顶点的度提高自身和相邻顶点的学习效率,最终在有限次迭代后获得最优的资源调度方案。大量的仿真实验证明该算法所求解的网络资源调度方案相对于现有方法具有更小的通信冲突和最小调度长度。本文的研究工作和成果对无线传感器网络中数据汇聚的理论和应用的发展具有一定的促进作用和参考价值。