本文研究了移动节点的重定位问题，以最大化区域置信信息的覆盖范围，同时最小化混合传感器网络（包括固定节点和移动节点）中的移动成本。 对于这个多目标问题，我们提出了一种改进的免疫算法，通过在生成迭代过程中使用有效的初始种群生成和有效的种群属性交换。 初始种群是根据Denaunay三角剖分生成的，用于减少固定节点的覆盖Kong； 并基于bipartite.graph完美​​匹配应用了一个新的，经过软编码的目的地选择。 仿真结果表明，在覆盖率高，重定位成本低，计算复杂度可比性方面，本文提出的算法优于同类