La contaminación del aire es uno de los mayores problemas que afecta a las grandes áreas urbanas. Un mejor monitoreo de las regiones que sufren este tipo de contaminación es de interés para la salud pública. Aunque muchas ciudades emplean sensores para monitorear la contaminación del aire, una preocupación actual es cómo establecer el número ideal de sensores para monitorear una región geográfica determinada. Para abordar esta preocupación, esta investigación propone un método para optimizar el número de sensores en una red de monitoreo de contaminación del aire para cubrir una región determinada de manera eficiente y precisa, y utiliza la región metropolitana de São Paulo, Brasil, y sensores como ejemplo. Se propone el modelo de Fragmentación en Grupos a través de Rutas para distribuir sensores dentro de microregiones que muestran características similares de contaminación del aire. Se crea una red de sensores virtuales, y la salida de cada sensor se establece utilizando un método de interpolación espacial llamado. Para identificar la configuración óptima de sensores, se utiliza un algoritmo genético para evaluar la topología con la menor varianza de la dispersión de datos. Un menor número de estaciones de sensores a tratar conduce a respuestas más rápidas a cambios repentinos en las condiciones urbanas. Por lo tanto, las autoridades municipales pueden tomar medidas rápidas para mejorar el bienestar de la población.