La fabricación en la nube representa un paradigma de servicio pionero que proporciona servicios de fabricación flexibles y personalizados a los clientes a través de Internet. La composición de servicios juega un papel crucial en la fabricación en la nube, que se centra en integrar servicios de fabricación dispersos en la plataforma en la nube en un servicio compuesto completo para formar una solución de fabricación eficiente y colaborativa que cumpla con los requisitos del cliente, teniendo la mayor calidad de servicio. Esta investigación presenta la técnica de optimización de conejo artificial mejorada de múltiples estrategias (MIARO), diseñada para superar las limitaciones del método original, que a menudo corre el riesgo de converger en óptimos locales y tener una calidad de solución deficiente al tratar problemas de optimización. MIARO ayuda al algoritmo a escapar de la optimalidad local con vuelos de Lévy, extiende la búsqueda local con el mecanismo de seno dorado y expande la variabilidad con mutaciones en espiral arquimediana. MIARO se experimenta en 23 funciones de referencia, 3 problemas de diseño de ingeniería y problemas de composición de servicios en la nube conscientes de la calidad de servicio (QoS-CSC) de varios tamaños, y los hallazgos experimentales indican que MIARO ofrece un rendimiento sobresaliente y ofrece una solución viable al problema de QoS-CSC.