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Enregistrement W2114732850 · doi:10.1002/spe.1091

Autonomous role discovery for collaborating agents

2011· article· en· W2114732850 sur OpenAlexaff
Luca Ferrari, Haibin Zhu

Notice bibliographique

RevueSoftware Practice and Experience · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMulti-Agent Systems and Negotiation
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamismComputer scienceJavaClass (philosophy)Multi-agent systemObject (grammar)Distributed computingKnowledge managementArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Role‐based collaboration is an emerging methodology to facilitate an organizational structure, provide orderly system behavior, and consolidate system security for both human and non‐human entities, like agents, that collaborate and coordinate their activities with or within systems. Interaction management must, however, be able to handle run‐time and dynamic scenarios. Hence, every role‐based collaboration system must provide a good level of dynamism, that is, provide an agent with the capability to assume, use, and release a role depending on run‐time conditions. Dynamism, however, does not suffice in adaptative scenarios: being able to use a role dynamically is important, but in order to enhance interagent communications, the capability to perceive a played role is important too. Role perceivability is the capability of an agent to autonomously recognize the role played by another entity without the need to ask a yellow‐page directory. Whereas dynamism has been achieved with different techniques and often through language support, role perceivability is more difficult to achieve and to some extent even more important because it can boost sociality among entities and agents. In object‐oriented programming languages, such as JAVA, role perceivability could be achieved with appropriate changes to the agent/entity class structure, but this requires compile time constraints that are, in their nature, not dynamic. This paper proposes an approach to remedy the above problems: maintaining an appropriate level of dynamism. The work presented here allows a JAVA agent to make its role perceivable to other entities as if it is applied at compile time. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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