DEBIDO A LA COMPLEJIDAD DEL PROBLEMA DE LA DISTRIBUCION DE LOS DATOS, LA MAYORIA DE LAS PROPUESTAS DE SOLUCION PRESENTADAS HASTA LA FECHA HAN COINCIDIDO EN DIVIDIR EL PROCESO DE DISENO DE LA DISTRIBUCION EN DOS FASES SERIADAS: LA FRAGMENTACION Y LA UBICACION DE LOS FRAGMENTOS EN LOS SITIOS DE LA RED. ESTE TRABAJO ABORDA EL PROBLEMA DE UBICACION DE FRAGMENTOS PARTIENDO DE UN MODELO MATEMATICO QUE EN SU FORMA GENERAL ES NP-COMPLETO Y PROPONE UN METODO METAHEURISTICO BASADO EN Q-LEARNING DE APRENDIZAJE REFORZADO QUE MINIMIZA EL COSTO TOTAL EN UN TIEMPO ACEPTABLE. ESTA PROPUESTA INTEGRA LA REPLICACION DE FRAGMENTOS