本發(fā)明公開了一種基于強化學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)覆蓋漏洞修復(fù)方法：(1)根據(jù)目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測覆蓋需求，建立網(wǎng)絡(luò)模型；(2)通過可信信息覆蓋模型建立網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型，計算覆蓋率；(3)采用漏洞重建點與可移動節(jié)點最小最短坐標(biāo)距離雙向選擇法確定漏洞區(qū)域的指向性修復(fù)節(jié)點；(4)采用Q?Learning方法，對指向性修復(fù)節(jié)點M?node進行訓(xùn)練，對漏洞子網(wǎng)格進行修復(fù)，直到覆蓋率滿足要求或迭代次數(shù)達到設(shè)定上限。本發(fā)明方法修復(fù)后全局覆蓋率高，該發(fā)明全面地從信息協(xié)同的角度挖掘覆蓋目標(biāo)區(qū)域監(jiān)測重建點的空間相關(guān)性，并基于強化學(xué)習(xí)的方法利用獎勵機制指導(dǎo)指向性修復(fù)節(jié)點的移動，完成覆蓋漏洞修復(fù)，節(jié)約能耗和修復(fù)時長，提高覆蓋率。