随着社会经济的发展,科技的进步,资源能源问题日益严重,探索和发现新的能源变得尤为迫切。海洋作为占地球面积最广泛的地表形态结构,对其研究也越来越受到重视。为了能够更好的完成海洋目标监测以及信息获取的任务,使得水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSN)的成为研究热点。水下无线传感器网络的部署问题是直接关系到它的通信带宽、节点电能、分析计算能力等多种受限资源的优化配置,也在较大程度的影响着其通信、监视、感知等各种服务的质量。首先,本文简介了水下无线传感器网络的研究背景和意义,体系结构,介绍了无线传感器网络的国内外研究现状,并详细叙述了UWSN部署的研究现状。介绍了UWSN覆盖方法的分类和三类感知模型,0-1感知模型、概率和有向感知模型,并重点介绍了概率感知模型。其次,研究了基于虚拟力的水下传感器网络的部署,通过网格划分的方法来估算覆盖率。再次,在遗传算法的基础上结合虚拟力方法,同时考虑目标水域的能耗平均,研究了一种虚拟力导向遗传算法的水下传感器网络能耗均衡部署策略。构建了节点的概率感知模型,通过网格划分的方法估算覆盖率,该策略通过遗传算法来控制传感器各节点的移动次数。另外,使用了半确定性部署方法与随机部署的方法作对照,并尝试使用谢菲尔德大学的遗传算法工具箱,验证两种不同遗传算法对网络性能影响的异同之处。最后,定义了连通“度”的概念,并基于“度”,实验仿真了二维与三维环境下,水下无线传感器网络的移动部署的各种情况进行分析,减少了节点的移动次数,节省了能量,延长了网络生存期。在“度”的基础之上,提出了水下三维传感器网络的分开部署的策略,虽然没有提高覆盖率,但是易于实现,能够减少资金的投入,而且随着科技进步,亦可能是水下无线传感器网络部署发展的方向之一。另外,对本文的研究做了分析,并对以后的研究作出了展望。