Las redes de satélites en órbita terrestre baja (LEO) enfrentan desafíos únicos en la orquestación de cadenas de funciones de servicio (SFC) debido a su topología dinámica y limitaciones de recursos, lo que hace que las soluciones tradicionales de redes terrestres sean inadecuadas. Este estudio aborda el desafío de maximizar los beneficios del proveedor de servicios a través de una implementación eficiente de SFC y reajuste en redes de satélites LEO. Proponemos PPOSFC, un algoritmo de orquestación dinámica de SFC novedoso basado en la Optimización de Política Proximal (PPO), que incorpora información de topología futura en el proceso de toma de decisiones. El algoritmo modela el problema de orquestación como un proceso de decisión de Markov y emplea un enfoque de optimización de doble objetivo considerando tanto la tasa de éxito de implementación como los costos de reajuste. Los resultados de la simulación demuestran que PPOSFC logra un aumento del 13.07% en el beneficio acumulado y mejora las tasas de éxito de implementación en un 6.78% en comparación con los algoritmos existentes. El algoritmo muestra un rendimiento superior tanto en intensidades altas como bajas de solicitudes de servicios de usuarios, equilibrando efectivamente la calidad del servicio y la eficiencia operativa. Además, nuestro análisis revela que la incorporación de información de topología predicha mejora significativamente el rendimiento de la orquestación.