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提出了一种Agent行为规范的实现机制，讨论了规范可获收益的下界，并给出了基于人工神经网络学习来解决行为规范问题的结构。行为规范产生机制考虑了Agent对规范制定影响力的差异，体现了规范作为连接宏观和微观的纽带作用；行为规范机制具有动态性，可以随系统运动而不断演化，同相关工作相比，考虑了Agent的社会性差异和规范的强制与进化的特征。