在水环境中的各个应用领域,水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Network,UWSN)渐渐受到关注,它是由大量水下节点组成的水下监测系统。水下无线传感器网络的研究涉及到众多方面,主要有:定位跟踪、路由协议、电池管理与节点部署等。其中,覆盖控制是UWSN研究的一项基础性工作,优良的覆盖控制算法能够保证UWSN的服务质量,同时为后期其他研究做了强有力的支撑。那么,设计一种高效的覆盖控制算法具有现实必要性。UWSN覆盖控制方法按照关注阶段的不同,分为初期如何部署节点与后期设计维持网络覆盖的协议。而基于群体智能优化类覆盖控制算法具有简单有效的特性,又考虑到水下环境中存在障碍物的情况,根据现有的算法研究,从实现单一目标优化到多目标优化,提出了下面三种部署算法:第一,结合水下环境存在障碍物的特点,提出一种基于狼群搜索的UWSN重部署算法,根据狼群搜索的核心思想来指导节点的移动,主要有主动覆盖、被动覆盖和躲避障碍物三个移动过程。该算法中,每个节点用最小的移动代价来实现目标覆盖。最后表明,该算法拥有较高的覆盖能力,同时具有避障功效。第二,针对UWSN规模大、环境恶劣的特点,提出一种果蝇启发的水下传感网部署算法。该算法将果蝇优化思想加以改进,同时引入障碍物局部感知移动模型和欧琼鸟拓扑作用机制。因此,在障碍物影响的情况下,能够优化网络覆盖率、连通率和网络能耗,是一种水下传感网节点部署的多目标优化算法。第三,针对部署后期过程,怎样维持网络覆盖的问题,设计了一种基于磷虾群优化的UWSN动态分层双簇头路由算法。该算法采用了非均匀分簇的方法,并引入动态分层机制,同时使用磷虾群优化的选取原则产生最优主簇头与副簇头,三种改进方法协同作用来解决节点过早死的情况,有助于均衡能耗,延长网络生存时间。综上,以上设计的三种UWSN覆盖控制算法是在考虑水下障碍物背景下展开的,具有现实意义;且利用智能优化算法的简单有效性,解决UWSN部署规模大易导致节点失效的问题。算法1优化了网络覆盖率这一目标,且躲避障碍物;算法2是在前者基础上,优化了覆盖率、连通率和能耗三个目标,也能躲避障碍物;算法3则是在前两者基础上,维持整个网络后期的生存时间,减少簇头能耗。