无线传感网络是大量传感器节点按照某种组网方式并通过无线通信而形成的网络,节点负责对监测对象的信息进行收集,然后将收集到的数据通过汇聚节点最终传输给用户。由于无线传感网络的成本较低,覆盖范围广和抗毁坏性强,所以被广泛应用于国防、医疗和家居等各个方面。网络中的节点有时会受到损坏或者在使用过程中电池能量用完,而且环境条件的限制人为去进行维护是不实际的,所以路由算法的设计在此时就起到了非常重要的作用,目前已有的很多路由算法具有良好的扩展性和稳定性。针对现有的分簇路由协议当中的不足,本文利用改进的聚类算法和灰狼优化算法对路由算法进行改进和设计,从而可以延长网络使用寿命,同时均衡每个节点的能量消耗,主要的研究内容如下:针对k-means聚类算法中聚类效果不理想的缺点,提出了基于空间分布密度的改进k-means聚类算法。该算法将节点的距离标准差值作为节点密度值,根据密度值的大小选择初始聚类中心;聚类完成后孤立点依据距离最小原则加入到相应簇中,实验结果可以看出,改进后的算法准确率更高。针对灰狼优化算法容易在后期陷入最优的问题,对收敛参数进行了优化。收敛参数在算法运行过程中是按照线性规律逐渐减小的,与算法的搜索过程不相符,因而提出了一种较为符合搜索过程的收敛因子计算公式,仿真实验中可以看出,改进后的算法收敛性和稳定性都有一定程度地提高。针对现有的分簇路由算法中簇首选择和簇的分布不合理问题,提出了一种基于改进k-means分簇和灰狼优化的WSN路由算法（KGRA算法）,算法通过改进的k-means聚类算法分簇,引入竞争半径对簇结构进行优化;然后利用改进后的灰狼优化算法选择簇首;最后节点采用单跳或多跳的方法将数据发送给汇聚节点。仿真实验表明,KGRA算法有效地增加了网络的生存时间,降低了节点能耗率的同时均衡了网络负载。