La creciente complejidad de la composición de servicios en la nube demanda enfoques innovadores que puedan optimizar eficientemente tanto los requisitos funcionales como los parámetros de calidad de servicio (QoS). Aunque existen varios métodos, luchan por minimizar simultáneamente el número de nubes combinadas, servicios examinados y tiempo de ejecución manteniendo un alto QoS. La novedad de este artículo es el enfoque basado en la química (CA) que se inspira en los principios organizativos de la tabla periódica y la teoría de las capas electrónicas para reducir sistemáticamente la complejidad asociada con la composición de servicios. Dado que los elementos químicos se organizan en la tabla periódica y los electrones se organizan en capas atómicas basadas en niveles de energía, el enfoque propuesto organiza los servicios en la nube en estructuras jerárquicas basadas en su número de nube, frecuencias de composición, calidad de nube y niveles de QoS. Al mapear los principios químicos a los atributos de los servicios en la nube, donde los niveles de calidad del servicio corresponden a las capas electrónicas y las combinaciones de servicios reflejan los enlaces moleculares, se crea un marco eficiente para la composición de servicios que aborda simultáneamente múltiples objetivos en QoS, NC, NEC, NES y tiempo de ejecución. Los resultados experimentales demostraron mejoras significativas sobre métodos existentes, como Algoritmos Genéticos (GAs), Recocido Simulado (SA) y Búsqueda Tabú (TS), en múltiples métricas de rendimiento, es decir, se observan reducciones del 14-33% en nubes combinadas, mientras que se observan reducciones del 20-85% en nubes examinadas y reducciones del 74-98% en servicios examinados. Además, se observa una reducción del 10-99% en el tiempo de ejecución, mientras que los niveles de aptitud se mejoran en un 1-14% en comparación con los puntos de referencia. Estos resultados validan la efectividad del enfoque propuesto en la optimización de la composición de servicios al tiempo que se minimiza la sobrecarga computacional en entornos de múltiples nubes.