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数据与复现
PA
parameter-optimization
维护者 FreedomIntelligence · 最近更新 2026年4月1日
parameter-optimization：Explore 、 optimize 模拟 parameters ，通过 design of experiments (DOE)，sensitivity analysis，、 optimizer selection。 可用于calibration，uncertainty studies，parameter sweeps，LHS sampling，Sobol analysis，surrogate modeling，或 Bayesian optimization setup。
原始来源
FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills
https://github.com/FreedomIntelligence/OpenClaw-Medical-Skills/tree/main/skills/parameter-optimization
- 维护者
- FreedomIntelligence
- 许可
- MIT
- 最近更新
- 2026年4月1日
技能摘要
来自 SKILL.md 的关键信息
核心说明
- 提供 workflow to design experiments，rank parameter influence，、 select optimization strategies ，用于 materials 模拟 calibration。
- python3 scripts/doe_generator.py --params 3 --budget 20 --method lhs --json。
原始文档
SKILL.md 摘录
Requirements
- Python 3.8+
- No external dependencies (uses Python standard library only)
Inputs to Gather
Before running any scripts, collect from the user:
| Input | Description | Example |
|---|---|---|
| Parameter bounds | Min/max for each parameter with units | kappa: [0.1, 10.0] W/mK |
| Evaluation budget | Max number of simulations allowed | 50 runs |
| Noise level | Stochasticity of simulation outputs | low, medium, high |
| Constraints | Feasibility rules or forbidden regions | kappa + mobility < 5 |
Choosing a DOE Method
| Method | Best For | Avoid When |
|---|---|---|
lhs | General exploration, moderate dimensions (3-20) | Need exact grid coverage |
sobol | Sensitivity analysis, uniform coverage | Very high dimensions (>20) |
factorial | Low dimension (<4), need all corners | High dimension (exponential growth) |
适用场景
- 可用于calibration，uncertainty studies，parameter sweeps，LHS sampling，Sobol analysis，surrogate modeling，或 Bayesian optimization setup。
不适用场景
- Do not rely on this catalog entry alone ，用于 installation 或 maintenance details。
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