Al habilitar una red de satélites con capacidades de computación en el borde, la computación en el borde de satélites (SEC) proporciona a los usuarios una gama completa de servicios de computación. En este documento, construimos un modelo de optimización multiobjetivo para la descarga de tareas con restricciones dependientes de datos en una red SEC y buscamos lograr un equilibrio óptimo entre el consumo de energía, el costo y el tiempo de ejecución. Sin embargo, las restricciones de dependencia entre tareas pueden llevar a retrasos computacionales inesperados e incluso a fallos en las tareas en una red SEC. Para resolver esto, propusimos un método de enmienda de restricciones basado en redes de Petri con complejidad polinómica y generamos resultados de descarga que satisfacen nuestras restricciones. Para los múltiples objetivos de optimización, se estableció un orden de relación de dominancia reforzada para equilibrar la convergencia y la diversidad de soluciones no dominadas. Con base en esto, diseñamos un algoritmo de búsqueda de manada de lobos multiobjetivo (MOWPS). Se empleó una serie de mecanismos adaptativos para evitar una sobrecarga computacional adicional, y una búsqueda multi-vecindario basada en el aprendizaje lamarckiano evita que MOWPS quede atrapado en el óptimo local. Experimentos computacionales extensivos demuestran el rendimiento superior de MOWPS para resolver la descarga de tareas con restricciones dependientes de datos en una red SEC.