A vezetéknélküli szenzorhálózatokat (WSN) manapság a leggyorsabban fejlődő technológiai tartományok között tartják számon, mert az ilyen típusú hálózatok számos előnyös tulajdonsággal rendelkeznek, és alkalmazhatóságuknak széles tartománya van. A rajintelligencia (SI) szinte minden tudományos, műszaki és ipari területen nagy érdeklődést váltott ki az elmúlt két évtizedben. Számos rajintelligencia algoritmust fejlesztettek ki a hagyományos optimalizálási problémák és a valós élet problémáinak megoldására. Rajintelligenciát számos módon lehet alkalmazni vezetéknélküli szenzorhálózatokban, az egyik ilyen alkalmazás az útválasztás (routing), ami azért is érdekes, mert egy WSN részben vagy egészben olyan szenzorcsomópontokból áll, melyek egyben routerek is; a dolgozatban ez az alkalmazási mód került felhasználásra. A dolgozatban bemutatásra került egy saját fejlesztésű WSN szimulátor, ami kifejezetten különböző routing algoritmusok WSN környezetben való működéseinek elemzésére és hatékonyságaik összehasonlítására készült. Emellett négy, rajintelligencia alapú routing algoritmus került implementálásra. Az Ant Colony Optimization (ACO) rajintelligencia algoritmus különböző variánsai szolgáltak alapul a kifejlesztett routing algoritmusoknak. A megvalósított ACO-alapú routing algoritmusok szenzorhálózatban való működéseinek hatékonyságai elemzésre kerültek különféle szimulációs eseteket vizsgálva. A WSN szintű és a routing algoritmus szintű paraméterek által felvett különböző értékek szenzorhálózatra gyakorolt hatásait ismertettük, illetve összehasonlításra került a négy implementált routing algoritmus hatékonysága.