本文针对物联网中的两个核心技术——射频识别技术和无线传感网络技术，基于优化方法和机器学习算法在能耗优化和场强建模方面进行了相关的研究。主要研究工作归纳如下:　　 首先，基于环状网络模型，对传感器节点的能耗问题进行了建模，并进一步给出了相应的优化问题的描述，然后利用混沌粒子群优化算法对所提出的能耗问题进行了仿真研究，同时与混沌优化算法、遗传算法和粒子群优化算法的优化性能进行了比较。　　 其次，在自由搜索算法的基础上，提出了一种基于双种群的自由搜索算法，通过数值仿真验证了算法的有效性，并进一步将算法应用于无线传感网络能耗问题的优化研究中。　　 最后，提出了一种基于支持向量机的RFID读写器场强分布的预测方法。在初始阶段，通过构建的实验平台采集需要的实验数据，然后利用支持向量机算法对样本数据进行训练，经过对样本数据的训练，得到一个RFID读写器场强分布的预测模型，通过得到的预测模型实现对RFID读写器场强分布的预测。　　 本文的创新工作主要体现在以下两个方面:　　 (1)提出了一种基于双种群自由搜索算法，同时验证了算法的有效性，在能耗优化中获得了较好的仿真效果。　　 (2)将支持向量机算法应用于RFID读写器场强分布的预测中，通过有限的训练样本获得了RFID读写器场强分布的预测模型，并验证了模型的泛化能力。