El rápido desarrollo de la tecnología de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) ha destacado el papel crítico de las redes de sensores inalámbricos en la habilitación de la producción inteligente y el monitoreo de equipos. La implementación efectiva de sensores es esencial para garantizar la calidad de la comunicación y la velocidad de transmisión en entornos de IIoT. Este documento presenta una estrategia novedosa de despliegue de sensores que integra cuatro métricas clave: costo de despliegue, consumo de energía, conectividad de red y probabilidad de detección. Para abordar los desafíos de la optimización multidimensional, el método propuesto normaliza estas métricas y asigna pesos apropiados basados en su importancia relativa. Una innovación importante de este enfoque es la inclusión de obstáculos ambientales a mayor escala, lo que mejora su adaptabilidad a diversos entornos industriales y escenarios específicos de despliegue. A través de un conjunto exhaustivo de experimentos de simulación en diferentes escenarios, el algoritmo híbrido de enjambre de partículas/genético propuesto demuestra un rendimiento superior en comparación con los métodos existentes, incluso superando el 10% en rendimiento. Específicamente, sobresale en la optimización de la métrica de rendimiento de red recién introducida y mejora significativamente el tiempo de convergencia de búsqueda, convirtiéndolo en una solución altamente eficiente y efectiva para la optimización de redes de sensores en aplicaciones de IIoT.