近年来,随着电子技术、无线通信技术的迅速发展,无线传感器网络的相关问题研究已成为计算机网络领域研究的前沿问题。网络覆盖率与节点有效部署已经成为无线网络研究的核心问题,其涉及了网络的感知和监测能力的大小,将直接反映了无线传感器网络的服务质量。构建有效的无线传感器网络要考虑的问题是网络节点如何部署,尤其在一些人们无法到达的复杂的地形环境中,如果传感器节点随机抛洒部署会出现一定的覆盖盲区。为解决此类网络覆盖盲区的问题,诸多学者对带有大量固定节点和少量移动节点的混合无线传感器网络产生了浓厚的兴趣。本文针对混合无线网络覆盖问题,设计了一种部署混合无线网络节点的方法,从而使混合无线网络的覆盖率达到最大化的同时,增强了网络的感知能力和监测范围。本文所做工作包括以下几个方面:1、本文对混合无线传感器网络进行了研究:首先针对传统的无线网络覆盖问题进行详细的梳理和介绍,然后列举了几种典型的覆盖问题的分类,并对各自特点进行了分析。2、针对混合无线网中固定节点随机部署所造成的覆盖盲区和传统人工蜂群算法搜索速度慢,易陷入局部最优解的缺陷的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法(Improved Voronoi artificial bee colony,IVABC)。应用两组经典的测试函数对改进后的算法进行了仿真测试,进而说明该算法的有效性。3、应用改进的人工蜂群算法来解决混合无线传感器网络的覆盖问题,算法首先利用Voronoi多边形确定部署固定节点时所产生的盲区覆盖位置作为移动节点的初始位置,然后利用基于反向学习策略的人工蜂群算法优化部署移动节点,从而获得最优的移动节点位置,最后达到最优的网络覆盖率并且减少迭代次数。通过和其它几种典型算法比较表明,本算法具有收敛速度快,网络覆盖率较高的优点。