論文の概要: The Complexity of Data-Driven Norm Synthesis and Revision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02626v1
- Date: Sun, 5 Dec 2021 17:15:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-08 11:05:02.716434
- Title: The Complexity of Data-Driven Norm Synthesis and Revision
- Title(参考訳): データ駆動ノルム合成と改訂の複雑さ
- Authors: Davide Dell'Anna, Natasha Alechina, Brian Logan, Maarten L\"offler,
Fabiano Dalpiaz, Mehdi Dastani
- Abstract要約: エージェントの挙動の痕跡からノルムを合成する問題を考察する。
各トレースは、振る舞いがシステムの目的を満たすかどうかでラベル付けされる。
ノルム合成問題はNP完全であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.235739945526877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Norms have been widely proposed as a way of coordinating and controlling the
activities of agents in a multi-agent system (MAS). A norm specifies the
behaviour an agent should follow in order to achieve the objective of the MAS.
However, designing norms to achieve a particular system objective can be
difficult, particularly when there is no direct link between the language in
which the system objective is stated and the language in which the norms can be
expressed. In this paper, we consider the problem of synthesising a norm from
traces of agent behaviour, where each trace is labelled with whether the
behaviour satisfies the system objective. We show that the norm synthesis
problem is NP-complete.
- Abstract(参考訳): ノルムはマルチエージェントシステム(MAS)におけるエージェントの活動の調整と制御方法として広く提案されている。
規範は、エージェントがMASの目的を達成するために従うべき行動を指定する。
しかしながら、特定のシステム目標を達成するための規範の設計は、特に、システム目標が記述された言語と、その規範が表現できる言語の間に直接関係がない場合、困難である。
本稿では,エージェントの挙動のトレースから規範を合成する問題を考察する。
ノルム合成問題はNP完全であることを示す。
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