En los últimos años, el creciente uso del Internet de las Cosas (IoT) ha generado cantidades excesivas de datos. Es difícil gestionar y controlar el volumen de datos utilizados en la computación en la nube, y dado que la computación en la nube tiene problemas con la latencia, la falta de movilidad y el conocimiento de la ubicación, no es adecuada para aplicaciones de IoT como la salud o los sistemas de vehículos. Para superar estos problemas, se ha utilizado la computación en la niebla (FC); consiste en un conjunto de dispositivos de niebla (FDs) con recursos heterogéneos y distribuidos que se encuentran entre la capa de usuario y la nube en el borde de la red. Una aplicación en FC se divide en varios módulos. La asignación de elementos de procesamiento (PEs) a módulos es un problema de programación. En este documento, se analizan algunos algoritmos heurísticos y metaheurísticos, y se presenta un algoritmo de Programación Hiper-Heurística (HHS) para encontrar la mejor asignación con respecto a la baja latencia y el consumo de energía. HHS asigna PEs a módulos mediante heurísticas de bajo nivel en las fases de entrenamiento y prueba del flujo de entrada. Basándose en los resultados de la simulación y la comparación de HHS con algoritmos tradicionales, heurísticos y metaheurísticos, el método propuesto tiene mejoras en el consumo de energía, el costo total de ejecución, la latencia y el tiempo total de ejecución.