El éxito de cualquier sistema de software depende en gran medida de la calidad del diseño arquitectónico. Se ha observado que con el tiempo, la calidad del diseño arquitectónico del software se degrada. El sistema de software con un diseño arquitectónico deficiente es difícil de entender y mantener. Para mejorar la arquitectura de un sistema de software, se deben optimizar simultáneamente múltiples objetivos o metas de diseño (a menudo conflictivos). Para abordar este tipo de problemas de optimización multiobjetivo, se han propuesto una variedad de algoritmos de inteligencia computacional orientados a metaheurísticas. En enfoques existentes, el algoritmo de búsqueda armónica (HS) se ha demostrado como un enfoque efectivo para numerosos tipos de problemas de optimización complejos. A pesar de la exitosa aplicación del algoritmo HS en diferentes problemas de optimización no relacionados con la ingeniería de software, ha recibido poca atención en la dirección del problema de reconstrucción de arquitectura. En este estudio, personalizamos el algoritmo HS original y proponemos un algoritmo de búsqueda armónica multiobjetivo para la reconstrucción de arquitectura de software (MoHS-SAR). Para demostrar la efectividad del MoHS-SAR, se ha probado en siete proyectos de software orientado a objetos y se ha comparado con los algoritmos evolutivos multiobjetivo relacionados existentes en términos de diferentes métricas de calidad de arquitectura de software y criterios de rendimiento metaheurístico. Los resultados experimentales muestran que el MoHS-SAR tiene un mejor rendimiento en comparación con los otros algoritmos evolutivos multiobjetivo relacionados.