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CRIS Current Research Information System
The notion of Multi-Agent System environment is currently considered as a mediating entity, functioning as enabler but possibly also as a manager and constrainer of agent actions, perceptions, and interactions. In this paper, we analyze how the environment could be a first class abstraction to support the building, the development and the management of Agreements in decentralized and open systems between autonomous agents. To this aim weanalyze the synergies between the environment and the foundational dimensions of agreement technologies such as semantics, norms, organizations, argumentation & negotiation, trust.
Estefania Argente, Olivier Boissier, Carlos Carrascosa, Nicoletta Fornara, Peter McBurney, Pablo Noriega, et al. (2013). The role of the environment in agreement technologies. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW, 39(1), 21-38 [10.1007/s10462-012-9388-1].
The role of the environment in agreement technologies
The notion of Multi-Agent System environment is currently considered as a mediating entity, functioning as enabler but possibly also as a manager and constrainer of agent actions, perceptions, and interactions. In this paper, we analyze how the environment could be a first class abstraction to support the building, the development and the management of Agreements in decentralized and open systems between autonomous agents. To this aim weanalyze the synergies between the environment and the foundational dimensions of agreement technologies such as semantics, norms, organizations, argumentation & negotiation, trust.
Estefania Argente, Olivier Boissier, Carlos Carrascosa, Nicoletta Fornara, Peter McBurney, Pablo Noriega, et al. (2013). The role of the environment in agreement technologies. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW, 39(1), 21-38 [10.1007/s10462-012-9388-1].
Estefania Argente; Olivier Boissier; Carlos Carrascosa; Nicoletta Fornara; Peter McBurney; Pablo Noriega; Alessandro Ricci; Jordi Sabater-Mir; Michael...espandi
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/153060
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
