En este documento, se presenta un nuevo algoritmo de búsqueda de armonía difusa (FHS) para resolver problemas de optimización. FHS se basa en un método reciente que utiliza lógica difusa para la adaptación dinámica de la memoria de armonía aceptando () y ajustando el tono () parámetros que mejoran la tasa de convergencia del algoritmo de búsqueda de armonía tradicional (HS). El objetivo del método es ajustar dinámicamente los parámetros en el rango de 0.7 a 1. Se discute el impacto de utilizar parámetros fijos en el algoritmo de búsqueda de armonía y se presenta una estrategia para ajustar eficientemente estos parámetros utilizando lógica difusa. El algoritmo FHS se aplicó con éxito a diferentes problemas de optimización de referencia. Los resultados de los estudios de simulación y comparación demuestran la efectividad y eficiencia del enfoque propuesto.