La cobertura es un tema fundamental en las redes de sensores inalámbricos (WSNs). Juega un papel importante en la eficiencia y el rendimiento de la red. Cuando los nodos sensores están dispersos aleatoriamente en el entorno de la red, se puede diseñar un mecanismo de programación ON/OFF para estos nodos para garantizar la cobertura de la red y aumentar la vida útil de la red. En este documento, proponemos un método de cobertura de área apropiado y óptimo. El esquema de cobertura de área propuesto incluye cuatro fases: (1) Cálculo de la superposición entre los rangos de detección de los nodos sensores en la red. En esta fase, presentamos un método novedoso, distribuido y eficiente basado en la matriz digital para que cada nodo sensor pueda estimar la superposición entre su rango de detección y otros nodos vecinos. (2) Diseño de un mecanismo de programación difuso. En esta fase, se diseña un mecanismo de programación ON/OFF utilizando lógica difusa. En este sistema difuso, si un nodo sensor tiene un nivel de energía alto, una distancia baja a la estación base y una baja superposición entre su rango de detección y otros nodos vecinos, entonces este nodo estará en estado ON durante más tiempo. (3) Predicción del tiempo de reemplazo del nodo. En esta fase, buscamos proporcionar un método adecuado para estimar el tiempo de muerte de los nodos sensores y prevenir posibles huecos en la red, y así el proceso de transmisión de datos no se vea perturbado. (4) Reconstrucción y cobertura de los huecos creados en la red. En esta fase, el objetivo es encontrar la mejor estrategia de reemplazo de nodos móviles para maximizar la tasa de cobertura y minimizar el número de nodos sensores móviles utilizados para cubrir el hueco. Con este propósito, aplicamos el algoritmo de salto de rana barajado (SFLA) y proponemos una función de aptitud multiobjetivo apropiada. Para evaluar el rendimiento del esquema propuesto, lo simulamos utilizando el simulador NS2 y comparamos nuestro esquema con tres métodos, incluidos CCM-RL, CCA y PCLA. Los resultados de la simulación muestran que nuestro esquema propuesto superó a los otros métodos en cuanto al número promedio de nodos sensores activos, tasa de cobertura, consumo de energía y vida útil de la red.