无线传感器网络作为物联网中信息感知和采集的重要组成部分,已经在很大程度上影响和改变着我们的生活。在多数应用中,不仅要求采集数据的准确性,更需要精确的位置信息。因此,无线传感器网络中节点定位及相关应用的研究具有非常重要的意义。本文详细分析已有定位系统和定位算法,对测距无关的相关定位技术进行优化,提出了基于群体智能算法的无线传感器网络节点定位策略,具体工作如下:本文主要是通过将节点的定位问题转化为多维数学约束优化问题,利用寻优高效的群体智能算法来求解该数学约束优化问题,从而实现优化节点定位效果的目标。针对传统的最小二乘方法易受网络中节点测距误差影响的不足,提出一种基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用全局和局部寻优能力强的布谷鸟算法求解定位过程中的多维约束优化问题,通过设定相应的约束适应度函数减小定位过程搜索的范围,加快了收敛速度,能够较快的完成节点的定位过程。仿真结果表明:该算法能有效地改善网络中节点对测距误差敏感的不足,有效地提高了节点的定位精度,具备一定的实用性。针对无线传感器网络中节点能量消耗过快的缺陷,本文提出了一种基于levy飞行方式的蝙蝠搜索策略,再将此优化策略应用到节点定位的优化过程中;最后仿真结果表明:相较于蝙蝠算法和粒子群算法,本文算法能有效地减少定位过程中的计算量,降低搜索的复杂度,在提高节点定位精度的同时有效地节约了整个网络的平均能量。