El rendimiento de la convergencia al valor óptimo no es completamente un proceso conocido debido a las características del problema de diseño considerado y los valores flotantes de los parámetros de control del algoritmo de optimización. Sin embargo, aumentar la robustez y efectividad de un algoritmo de optimización puede ser posible estadísticamente al estimar los valores adecuados de los parámetros del algoritmo. No solo el algoritmo que utiliza estos valores de parámetros del algoritmo estimados adecuadamente puede permitir encontrar la mejor aptitud en menos tiempo, sino que también puede suministrar el proceso de búsqueda óptimo de manera pragmática. Este estudio se centra en la investigación estadística de los valores óptimos para los parámetros de control del algoritmo de búsqueda de armonía y sus efectos en la mejor solución. Con este propósito, se ha presentado el método Taguchi integrado con el algoritmo híbrido de búsqueda de armonía como un método alternativo para análisis de optimización en lugar de análisis de sensibilidad que generalmente se utilizan para la investigación de los parámetros del algoritmo adecuados. El tamaño de la memoria de armonía, la tasa de consideración de la memoria de armonía, la tasa de ajuste de pitch, el número máximo de iteraciones y el número de ejecuciones independientes de todas las iteraciones han sido debatidos como los parámetros de control del algoritmo del algoritmo de búsqueda de armonía. Para observar los efectos de las características del problema de diseño en los parámetros de control, el nuevo método híbrido se ha aplicado a diferentes problemas de optimización de ingeniería, incluidos varios ejemplos de optimización de ingeniería y un diseño de optimización de ingeniería a tamaño real. Se han estimado con errores relativos razonables el final de extensos análisis de optimización y estadísticos para lograr valores óptimos de parámetros de control que proporcionen una convergencia rápida al valor de aptitud óptimo y manejen las restricciones. Emplear el método Taguchi integrado con el algoritmo híbrido de búsqueda de armonía en la optimización de parámetros se ha demostrado como una manera confiable y eficiente de obtener los resultados óptimos con menos ejecuciones e iteraciones.