Table 6 Decision parameters obtained by selected algorithms for the SRDO challenge.

From: Resistance–capacitance optimizer: a physics-inspired population-based algorithm for numerical and industrial engineering computation problems

Method

\({x}_{1}\)

\({x}_{2}\)

\({x}_{3}\)

\({x}_{4}\)

\({x}_{5}\)

\({x}_{6}\)

\({x}_{7}\)

RCOA

3.600

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500

GWO

3.600

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500

SCA

3.600

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500

JAYA

3.022

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500

AOA

3.600

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500

CrSA

3.600

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500

MRFO

3.600

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500

MPA

3.600

0.800

17.000

7.300

7.800

3.900

5.500