随着世界各国对海洋技术的逐渐重视与不断发展,水声传感器网络技术已成为海洋科技发展、海洋信息化重要的一环。利用传感网络可以长时间获取海洋数据,监控海洋环境,探测军事目标,并可与传统舰艇平台协作,完成更加复杂的任务。国外在水下传感网络领域的研究一直领先我国,比较有代表性的有美国海军的Seaweb、Ocean-TUNE,欧洲的SUNRISE和Comms Net 12等项目,都在实验中积累了大量经验,并且已经尝试在网络中加入AUV等移动节点,取得了良好的效果,但尚未有完全自组织的水下移动集群组网的研究。移动集群组网技术在无人机集群以及导弹集群中已经做了大量研究,并且通过了实验检验。实现无人移动集群组网的关键在于节点是否有足够的智能性,这就需要大量的智能算法支撑。智能算法是解决最优化问题的一类算法,例如遗传算法、群体智能算法以及目前火热的机器学习算法等,已经广泛应用于各无人平台以及自组织网络,以实现平台智能化以及网络的自组织。由于水下环境的高复杂性,水下移动集群的研究少有进展,水声信道是时变信道,存在严重的多途效应和多普勒频移,对节点间的通信产生了严重影响,水声通信频率相比无线通信低很多,换能器体积较大,且节点能源有限,能源耗尽后不便更换电池,这一切都成为了水下移动集群研究的屏障。因此水下移动集群的研究既要考虑集群的智能化,还要考虑影响网络性能的一系列复杂问题。本文将使用智能算法对水下无人移动集群的两个方面进行研究,一是使用粒子群、人工鱼群算法优化水下移动集群的部署问题,二是使用模糊推理以及决策树算法设计数据转发过程中的转发节点选择机制。本文的所有研究都是基于集中投方式集群的。对于移动集群的部署研究,通过调查发现,类似粒子群、人工鱼群等群体智能算法很适合用于移动节点的部署。这类算法是通过模拟动物的社会行为,通过不断在解空间迭代以求得最优解的最优化求解算法。本文利用标准粒子群算法、改进粒子群算法和人工鱼群算法并使用MATLAB仿真实现了对移动节点部署问题的优化,随后利用粒子群算法和鱼群算法的优点,综合实现了粒子群鱼群混合算法。通过MATLAB仿真发现,粒子群算法、人工鱼群算法以及粒子群-鱼群混合算法都能很好地实现对随机部署的网络覆盖范围的优化,也能实现集群的自部署,尤其是粒子群-鱼群混合算法,前期收敛快,后期寻优效果好,适用于水下无人移动集群的部署问题。在节点部署时以及部署结束正常工作后,节点间需要数据传输,本文还对数据传输过程中的转发节点选择机制进行了优化。水下数据转发需要考虑信道状况,节点剩余能量等因素。由于节点能量的限制,节点间数据转发的功率不能太大,水声信道又是时变多途信道,因此很难保证数据稳定高成功率的传输。针对以上问题,本文尝试使用了模糊逻辑推理算法和决策树算法对转发节点选择机制进行了设计,在选择转发链路时,既考虑了当前链路状态,还考虑了节点间的相对角度和节点剩余能量,通过MATLAB在特定仿真环境下仿真发现,使用模糊逻辑推理算法和决策树算法设计的转发节点选择器的数据传输成功率达到85%以上,明显优于相同条件下的VBF协议。