Este documento proporciona una aplicación real de un método popular de optimización de inteligencia de enjambre. El objetivo es analizar la eficiencia de varias configuraciones del algoritmo depredador marino (MPA). Cuatro parámetros numéricos cruciales del MPA son analizados estadísticamente para proponer la configuración más eficiente para resolver problemas de ingeniería. Además del tamaño de la población, el parámetro de velocidad de partículas, el parámetro de vuelo de Lévy y las probabilidades del dispositivo de agregación de peces son estudiados. Finalmente, se comparan experimentalmente 193 configuraciones diversas, incluidos valores fijos y cambios dinámicos de los parámetros de MPA, al resolver 13 problemas de ingeniería. Se emplean enfoques estadísticos estándar para resaltar diferencias significativas en varias configuraciones de MPA. La configuración de dos parámetros de MPA influye significativamente en el rendimiento de MPA. Tres configuraciones de MPA recientemente propuestas superan significativamente a la variante original. Los mejores resultados proporcionan la variante de MPA con el cambio lineal dinámico de de a 0. Estos parámetros influyen en la velocidad de las presas y los individuos depredadores en las tres etapas del proceso de búsqueda de MPA. Disminuir el valor de mostró que disminuir la velocidad de los individuos durante la búsqueda proporciona un buen rendimiento. Además, se detectó una menor eficiencia del MPA con valores más altos. Esto significa que un uso más ocasional de los dispositivos de agregación de peces puede aumentar la capacidad de resolver problemas de ingeniería. En cuanto al tamaño de la población, los valores más bajos proporcionaron resultados significativamente mejores en comparación con los valores más altos.