En las redes de sensores inalámbricos (WSNs), la localización y el seguimiento de objetivos son temas muy importantes. Existen muchos métodos diferentes utilizados en la localización y el seguimiento de objetivos, por ejemplo, el ángulo de llegada (AOA), el tiempo de llegada (TOA), la diferencia de tiempo de llegada (TDOA) y la intensidad de la señal recibida (RSS). Este artículo utiliza un algoritmo de enjambre de peces artificiales (AFSA) y el modelo de canal de indicador de intensidad de señal recibida (RSSI) para la localización y el seguimiento de objetivos en interiores. Se investiga el rendimiento de ocho combinaciones diferentes de métodos con pasos fijos o adaptativos, el método de segmentación de región (RSM), el método de Visión Híbrida Adaptativa de Presas (HAVP) y un método de Selección Dinámica de AF (DAFS) propuesto en este artículo para la localización y el seguimiento de objetivos cuando el número de peces artificiales es 100, 72, 52, 24 y 12. Los resultados de la simulación muestran que utilizando el HAVP propuesto, el error promedio total de localización se reduce en un 96.1%, y el tiempo de localización se acorta en un 26.4% para la posición del objetivo. Al adoptar HAVP, RSM y DAFS en el seguimiento de objetivos, el tiempo de localización se puede acortar considerablemente en un 42.47% sin degradar la tasa de éxito del seguimiento.