В данной статье представлен новый алгоритм для оптимизации планирования активности сенсорных узлов в беспроводных сенсорных сетях. Алгоритм основан на использовании обучаемого автомата, который позволяет определить оптимальное количество активных сенсорных узлов, необходимых для обеспечения контроля над всеми объектами в заданной области. Обучение автомата производится с использованием модели беспроводной сенсорной сети, которая позволяет учесть различные параметры сети, такие как плотность распределения узлов и объектов, размер зоны покрытия и другие факторы. Эффективность предложенного алгоритма оценивается путем сравнения его результатов с результатами других алгоритмов, используемых для планирования активности узлов. Результаты показывают, что предложенный алгоритм позволяет существенно снизить энергопотребление сенсорной сети за счет уменьшения числа активных узлов, что в свою очередь позволяет увеличить время автономной работы сети и улучшить ее производительность. Таким образом, данный алгоритм может быть использован для оптимизации работы беспроводных сенсорных сетей и повышения их эффективности в условиях изменяющихся параметров окружающей среды и требований к контролю объектов.