无线传感器网络研究中的一个重要方向是带有动态节点的无线传感器网络即无线传感器混合网络的研究,其中包括增加覆盖率、减少冗余率、攻击检测、小世界网络等等各个方面的内容。在已有的许多成果中,节点移动性的应用纷繁复杂,但是在包含多动态节点的混合网络中,对于动态节点的路径规划和调度的研究却少之又少,随着大数据理论的发展和应用,大型的混合无线传感器网络中的动态节点的部署将会是一个热门的研究方向。本文将视线放在大型和超大型的混合无线传感器网络上,研究当整个网络中出现突发事件,需要动态节点进行进一步的处理时,应该如何对动态节点进行规划和调度。一般的无线传感器混合网络中的调度方案总是考虑如何能够减少动态节点能耗,但是对于动态节点的调度不能够只考虑总能耗的最小化,还需要考虑能耗是否均衡,如果能耗并不均衡,反而会使部分动态节点过早死亡,增大了其他剩余动态节点的负担,最终导致动态节点生命期的缩短。对此,本文设计了一个多出发点多旅行商的调度模型,并加入了最大路程最小化的约束条件,采用遗传算法进行求解;对于一些特殊情况如事件地点数目与动态节点数目相当的情况也作了考虑,文章采用了二分图匹配以及成簇的办法对动态节点进行调度,这样可以缩小时间复杂度;最终结合两者而得到了最终的能耗均衡的集中式综合算法。但是不管是已有研究中的集中式算法还是以上提到的集中式综合算法,都会需要一个中央服务器来收集整个网络中的信息并进行处理。对大型混合网络中的节点进行调度时,如若对整个网络中的节点信息发送至基站进行数据处理,因为节点信息只能靠各个节点多跳式地转发,那么会产生极大的数据包转发量,使得通信开支变得巨大。此外,即便是在静态网络中,网络太过巨大的情况下也会产生能量上的“漏斗效应”,可以考虑对大型网络进行网格的划分,在每个网格内实行集中式算法的自治,但是由于事件随机性以及动态节点初始部署的不确定性,很难做到网格内自治。基于上述考虑,本文设计了一种正六边形的网格划分模型,并在此模型的基础上给出了一种基于搜索长度的消息交换机制,大大减少了通信能耗,并结合前人的方形网格竞争方法,给出了动态节点在不同网格间的调度方案。然而这样的局部调度办法也有其缺陷,即待查网格很难在保持能耗均衡的情况下,应对自身网格也存在动态节点的情况。最终结合网格内的调度模式与网格间的调度模式,设计出了一种基于正六边形网格划分的分布式算法。仿真实验将两种不同的算法作了比较,给出了各自的优势与缺陷,并与其他已有算法对比,验证了本文提出算法的有效性。最后针对本文所做工作的不足提出了对未来工作的展望。