Como resultado de la proliferación de servicios en la nube en los últimos años, varios proveedores de servicios ahora ofrecen servicios que son funcionalmente idénticos pero tienen diferentes niveles de servicio, conocidos como características de Calidad de Servicio (QoS). Por lo tanto, ofrecer un acuerdo de asistencia en la nube con estimaciones óptimas de QoS que cumplan con las expectativas de un cliente se convierte en una tarea complicada y exigente. Varios metaheurísticos diferentes se presentan como posibles soluciones a este problema. Sin embargo, la mayoría de ellos no pueden lograr un equilibrio saludable entre explorar nuevos territorios y capitalizar los recursos existentes. Se sugiere un enfoque novedoso para equilibrar la exploración y la explotación a través del uso de Algoritmos Genéticos (GA) y el algoritmo de Estrategia del Águila. La computación en la nube proporciona a los clientes capacidades que son habilitadas por la tecnología de la información mediante el uso de servicios disponibles a pedido. Para evitar dificultades como una tasa de convergencia lenta o una convergencia temprana, esta técnica permite establecer un equilibrio saludable entre actividades exploratorias y explotadoras. El resultado del experimento muestra que el algoritmo de Estrategia del Águila (ESA) y GA son mejores que otros algoritmos convencionales para hacer que un Sistema de Selección de Servicio en la Nube basado en QoS sea más rápido a nivel mundial.