无线传感器网络在工业生产、智能交通、环境监控等领域都有广泛的运用,主要的挑战都集中在实时、能量管理、部署与定位、路由、数据融合与压缩等,目的都是为了解决在有限的能源下最大化无线传感器网络的效用。强化学习是机器学习的三大分支之一,通过Agent不断与环境交互来进行学习,以获得在特定场景下的最佳策略。本文利用强化学习来解决无线传感器网络当中的节点调度与路由问题。无线传感器的节点调度是其研究的一个热点,即如何在满足覆盖率和检测概率的前提下,在N个节点中选取K个节点作为活跃节点,其他节点进入休眠状态以节约能量。基于Q-learning算法设计了节点调度方法,能够周期性更新调度策略,并不断学习来更新状态-动作对的Q值,在调度时通过ε-greedy函数来输出实际调度策略。路由协议也一直是无线传感器网络的热点研究方向,网络延迟、负载平衡、生存周期、能耗均衡是路由协议需要解决的问题。基于深度强化学习算法-DQN来规划路由路径,当节点的本地缓存区满时,通过多跳的方式向基站传输数据。强化学习的直接奖励主要考虑步进距离、单跳能量消耗、相邻节点的能耗均衡、和重传可能带来的负面影响。实验采用Python开发了仿真环境和强化学习训练环境,并与现有方案在相关指标上进行了比较。节点调度优化实验中证明基于协同强化学习的调度方法比随机、最短距离方法在覆盖率和能耗均衡上取得了更好的效果。在路由实验中,对节点的Q值进行实验分析证明了算法的收敛,并与LEACH、FTIEE等协议进行比较,证明了路由算法能有效延长网络生存周期,并实现负载均衡。