5G通信技术以低延迟的技术特性为物联网海量设备的连接和实时控制提供了强有力的支持。物联网已被应用到各生产过程中来提高经济效益,但通信负载的不均衡使部分节点快速消耗大量能量,严重制约着网络性能的进一步提升。因此,如何构建一个负载均衡的物联网异构拓扑结构已成为关键问题。多汇聚节点网络已被证明可以有效避免能量空洞问题。通过在网络中部署多个汇聚节点,可以有效减轻单汇聚网络中靠近汇聚节点的部分节点上的数据压力。因此,本文在多汇聚网络的基础上研究构建负载均衡的拓扑结构的有效方案。根据不同的应用需求,分别提出了应对矿山复杂生产环境的三维拓扑演化策略（3D-TES）和针对5G超密集组网拓扑的多目标联合优化策略（TEML）。在3D-TES中,高斯分布的钟形曲线被用来来构建矿山地形模型,并引入坡度和坡向来量化矿山地形对节点的影响。为了减少数据传输的平均跳数,本文基于蚁群算法在超级节点和汇聚节点之间构建长链接。通过kmedian问题的归约,也证明了多汇聚网络拓扑演化是一个NP-hard问题。在TEML中,本文引入信息熵来度量多个汇聚节点上的负载均衡性,并基于NSGA-II算法来对网络的能量效率、鲁棒性和负载均衡性进行联合优化。分层协作机制的设计加强了多个种群间的基因交流,也避免了单个种群进化陷入早熟收敛的情况。本文分别对矿山多变地形和超密集组网下的多汇聚物联网拓扑进行负载均衡优化。实验结果表明,3D-TES可以有效减少部署在矿山地形上的网络进行数据转发的跳数,多个汇聚节点上的负载均衡也进一步延长了网络的生命周期。此外,通过细化不同类型节点上的能耗以及使用细粒度的攻击策略,TEML相较于其他算法对网络的能量效率与鲁棒性有了明显的提高。