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针对实际系统所具有的内在不确定性，提出了一种具有学习能力和通信能力的混合型模糊Agent结构，该结构由学习模块、通信模块、控制算法模块、知识模块和输入输出模块组成．文中根据Agent本身所具有的模糊性，定义了它的模糊愿望集、模糊信念集及模糊意图集，介绍了每个模块的作用及工作原理，同时给出了Agent以自治方式工作的流程图．仿真结果表明，这种混合型模糊Agent可实现对复杂系统在3种状态下的稳定控制，具有较强的学习能力和适应性．