본 논문은 여러 개의 최적점을 동시에 찾는 멀티 스웜 입자 최적화 알고리즘의 개선을 제안한다. 특히, 클러스터링 기반 멀티 스웜 알고리즘의 피크 탐지 비율을 향상시키기 위해 두 가지 개선 사항을 제시한다. 첫째, 초기 입자들에 대한 예비 국소 탐색을 통해 각 지역을 충분히 탐색하도록 한다. 둘째, 단일 클러스터 내의 여러 서브 틈새의 잠재력을 평가하기 위해 오목성 분석을 수행하는 조사적 클러스터링 접근 방식을 제안한다. 이러한 개선 사항을 통해 개발된 TImPSO는 IEEE CEC2013 니칭 데이터셋을 사용하여 기존 알고리즘들과 비교 평가되었으며, 대부분의 테스트 함수에서 향상된 피크 비율을 보였다.
