In increasingly autonomous and highly distributed multi-agent systems, centralized coordination becomes impractical and raises the need for governance and enforcement mechanisms from an agent-centric perspective. In our conceptual view, sanctioning norm enforcement is part of this agent-centric approach and they aim at promoting norm compliance while preserving agents' autonomy. The few works dealing with sanctioning norm enforcement and sanctions from the agent-centric perspective present limitations regarding the representation of sanctions and the comprehensiveness of their norm enforcement process. To address these drawbacks, we propose the NPL(s), an extension of the NPL normative programming language enriched with the representation of norms and sanctions as first-class abstractions. We also propose a BDI normative agent architecture embedding an engine for processing the NPL(s) language and a set of capabilities for approaching more comprehensively the sanctioning norm enforcement process. We apply our contributions in a case study for improving the robustness of agents' decision-making in a production automation system.


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神经处理快报(Neural Processing Letters)是一本国际期刊,发表了人工神经网络各方面的研究成果和创新思想。涵盖范围包括理论发展,生物模型,新的形式模式,学习,应用,软件和硬件的发展,和前瞻性研究。该杂志促进了神经网络研究人员和用户之间信息的快速交流。自1980年代初以来,对人工神经网络领域的兴趣重新出现,与此同时,各专门或多学科小组也进行了大量的研究活动。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/npl/
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