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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Pakota: A System for Enforcement in Abstract Argumentation

verfasst von : Andreas Niskanen, Johannes P. Wallner, Matti Järvisalo

Erschienen in: Logics in Artificial Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper we describe Pakota, a system implementation that allows for solving enforcement problems over argumentation frameworks. Via harnessing Boolean satisfiability (SAT) and maximum satisfiability (MaxSAT) solvers, Pakota implements algorithms for extension and status enforcement under various central AF semantics, covering a range of NP-complete—via direct MaxSAT encodings—and \(\mathrm{\Sigma }_{2}^{P}\)-complete—via MaxSAT-based counterexample-guided abstraction refinement—enforcement problems. We overview the algorithmic approaches implemented in Pakota, and describe in detail the system architecture, features, interfaces, and usage of the system. Furthermore, we present an empirical evaluation on the impact of the choice of MaxSAT solvers on the scalability of the system, and also provide benchmark generators for extension and status enforcement.

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Metadaten
Titel
Pakota: A System for Enforcement in Abstract Argumentation
verfasst von
Andreas Niskanen
Johannes P. Wallner
Matti Järvisalo
Copyright-Jahr
2016
Buch
Logics in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-319-48757-1

Electronic ISBN: 978-3-319-48758-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-48758-8_25

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