La implementación automatizada de componentes de software en recursos de hardware es un problema de optimización altamente restringido. Los límites de memoria del hardware determinan qué componentes pueden ser implementados en la unidad de hardware particular. Los componentes de software que interactúan deben ser implementados en la misma unidad de hardware o en unidades conectadas. Las preocupaciones de seguridad podrían restringir la implementación de dos componentes de software en la misma unidad. Todas estas restricciones dificultan la búsqueda de soluciones de alta calidad que optimicen atributos de calidad, como la confiabilidad y la sobrecarga de comunicación. Cuando el problema de optimización es multiobjetivo, como es el caso cuando se considera la confiabilidad y la sobrecarga de comunicación, los métodos existentes a menudo no logran producir resultados factibles. Además, este problema puede ser modelado por gráficos bipartitos con restricciones complicadas, pero los métodos conocidos no escalan bien bajo las restricciones adicionales. En este documento, desarrollamos un nuevo método híbrido de búsqueda Beam y optimización de colonia de hormigas (Beam-ACO) multiobjetivo, que utiliza límites específicos del problema derivados de restricciones de comunicación, co-localización y memoria, para guiar la búsqueda hacia la factibilidad. Realizamos una evaluación experimental en una variedad de instancias de problemas de implementación de componentes con diferentes niveles de dificultad. Descubrimos que Beam-ACO guiado por la restricción de co-localización es el más efectivo para encontrar soluciones factibles de alta calidad.