目前无线传感器网络研究领域在国际上受到了广泛的关注。传感器网络的迅速发展拓展了人对信息的获取能力,将外界的物理信息同传输网络连接到了一起并且在下一代网络中将为人们提供最直接、最有效、最真实的信息。当今无线传感器网络已经被应用于军事、城市管理、生物医疗、环境监测以及抢险救灾等领域。无线传感器网络通常被部署在人类难以接近的极端环境来获取这些环境的信息,并且每个传感器节点所携带的能量有限而且往往不能对其进行能量补给。在传感器节点被散播到指定区域后便会自组织建立网络并开始执行工作。如何设计出具有自组织特性并适合于传感器网络特性的路由算法成为了当今对传感器网络研究的热点之一由于蚁群优化算法可以通过蚂蚁代理寻找最佳路由,并且该算法具有自适应性、健壮性以及灵活性等优点,因此目前越来越多的学者开始研究基于蚁群算法的无线传感器网络路由协议的设计。但是基于蚁群算法的无线传感器网络路由协议在执行过程中会存在能量均衡以及收敛速度慢的问题。为了解决这两个问题,本文提出了基于改进蚁群算法的ACO-QEE传感器网络路由算法,该算法首先采用Q-learning思想对传统蚁群算法的全局信息素含量更新法则进行了改进以达到加快蚁群算法收敛速度的目的。其次ACO-QEE算法通过将节点剩余能量水平引入到基本蚁群算法运行时蚂蚁转移概率的计算公式中,这有效的提升了传感器网络的能量均衡水平,延长了整个网络的生命周期。