La computación en la nube parece ser el resultado de avances en la computación distribuida, la computación paralela y la computación en red. La gestión y asignación de recursos en la nube han surgido como una dirección central de investigación. Un sistema inteligente de asignación de recursos puede minimizar significativamente los costos y el desperdicio de recursos. En este documento, presentamos una técnica de programación de tareas basada en el algoritmo de Evolución de Población de Phasmatodea Avanzado (APPE) en un entorno de nube heterogéneo. El algoritmo acelera el tiempo necesario para encontrar soluciones al mejorar la evolución convergente de las soluciones óptimas más cercanas. Luego agrega una estrategia de reinicio para evitar que el algoritmo entre en la optimización local y equilibre sus capacidades de exploración y desarrollo. Además, la función de evaluación está destinada a encontrar las mejores soluciones considerando el makespan, el costo de recursos y el grado de equilibrio de carga. Los resultados del algoritmo APPE probado en 30 funciones de referencia muestran que supera a algoritmos similares. Al mismo tiempo, el algoritmo resuelve el problema de programación de tareas en el entorno de computación en la nube. Este método tiene un tiempo de convergencia más rápido y un mayor uso de recursos en comparación con otros algoritmos.