Una estrategia de optimización para la descarga de datos en caché juega un papel crucial en el entorno de la red periférica. Esta estrategia puede mejorar el rendimiento de los nodos periféricos con memoria caché limitada para atender solicitudes de servicio de datos de terminales de usuario. El principal desafío que debe resolverse en la optimización de la descarga de datos en caché es evaluar y seleccionar los datos en caché con el mayor beneficio para almacenar en la memoria caché. La selección de los datos en caché apropiados puede mejorar la utilidad del espacio de memoria para aumentar HR y reducir LSR. En este documento, modelamos la estrategia de optimización de descarga de datos en caché como la clásica optimización KP01. La estrategia de optimización de descarga de datos en caché luego se mejora utilizando un enfoque híbrido de tres algoritmos: LRU, ACO y GA, llamado LRU-GENACO. El LRU-GENACO propuesto se probó utilizando cuatro conjuntos de datos reales de registros de proxy de IRCache. Los resultados de la simulación muestran que la proporción de aciertos de LRU-GENACO propuesta es superior a los algoritmos LRU GDS SIZE en un 13,1%, 26,96%, 53,78% y 81,69%, respectivamente. El método propuesto LRU-GENACO también reduce la latencia promedio en un 25,27%.