和声搜索（Harmony Search, HS）算法是一种新颖的智能优化算法。类似于遗传算法对生物进化的模仿、模拟退火算法对物理退火的模拟以及粒子群优化算法对鸟群的模仿等，和声算法模拟了音乐演奏的原理。
上图是一个由7个人组成的乐队，每个人演奏一种乐器，它们的演奏加起来对应一组和声X={x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7}，他们会进行不断的进行配合以及排练来得到最好的和声效果，整个过程使用一个f(x)函数来衡量和声的效果好坏，这个f(x)就相当于总指挥，对他们演奏出的每一组和声进行权衡，如果达不到要求就继续演奏，直到得到一组满意的和声为止，这就是和声算法的最优化过程。
上面就是和声算法的基本思想，下面来具体看看算法的实现过程。
一、理解几个变量
1、和声库大小（ Harmony memory Size，HMS）：因为每个乐器演奏的音乐具有一定的范围，我们可以通过每个乐器的音乐演奏范围来构造一个解空间，然后通过这个解空间来随机产生一个和声记忆库，所以我们需要先为这个和声记忆库指定一个大小。
2、记忆库取值概率（Harmony memory considering rate, HMCR）：每次我们需要通过一定的概率来从这个和声记忆库中取一组和声，并且对这组和声进行微调，得到一个组新的和声，然后对这组新和声进行判别是否优于和声记忆库中最差的和声，这个判别使用的就是上面说的f(x)函数进行比较，所以，我们需要随机产生一个记忆库取值概率。
3、微调概率(Pitch adjusting rate, PAR)：上面已经说过，我们以一定的概率来在和声记忆库中选取一组和声，进行微调，这里指定的就是这个微调概率。
4、音调微调带宽 bw：上面说了会把从记忆库中取出的一组和声以一定的概率进行微调，这里指定就是这个调整幅度。
5、创作的次数 Tmax：这里指定的就是演奏家需要创作的次数，也就是上面整个调整过程需要重复多少次。
二、算法步骤
1、初始化上面的五个变量
2、确定解空间
上面有7个乐器，每个乐器的乐器演奏都在一定的范围内，通过确定每个乐器的音乐演奏范围，确定一个解空间。
上面的N对应的就是7，表示有7种乐器，U表示音乐的上限，L表示音乐的下限，这样就为每个乐器的乐器确定了一个范围，整个组合对应的就是一个解空间。
3、初始化和声记忆库
我们首先会根据初始化的和声库大小HMCR和上面和声的解空间来随机的产生一个大小为HMCR的和声记忆库。
矩阵表示如下：
4、产生一个新和声
（1）在[0，1]之间随机的产生一个变量rand1，并且将rand1与上面初始化的HMCR进行比较。
- 如果rand1小于HMCR，那么在上面初始化的和声记忆库中随机的得到一组和声
- 否则就在上面的解空间中随机的得到一组和声。
最终，就得到一组和声，如果这组和声是从和声库中得到的，就需要对这组和声进行微调，在[0，1]之间随机的产生一个变量rand2
- 如果rand2小于上面初始化的PAR，就需要以上面初始化的微调带宽bw来对和声进行调整，得到一组新和声
- 否则，不做调整
可以看到上面进行了两次的变异过程，最终得到了一组和声。
5、更新和声库
将得到的新和声使用f(x)进行进行计算，如果这个新和声比上面初始化的和声库HM中最差的的解具有更好的目标函数解，那么将这新的和声替换掉和声库中那个最差的和声。
6、判断是否终止
根据上面初始化的创作的次数来看当前创作次数是否已经达到这个最大次数，如果没有，则重复4-5的过程，直到达到最大创作次数。
