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分析了复杂适应系统（Complex Adaptive System，CAS）仿真中对Agent学习系统的要求以及基于遗传算法的Agent规则学习系统的不足，提出了一种基于改进免疫遗传算法的Agent学习系统，在该算法中将领域知识和经验作为疫苗对规则库中的规则进行免疫按种，并利用混沌变异模型对规则进行变异操作，产生新的规则。最后，结台跨流域调水管理复杂适应系统仿真中的Agent规则学习过程，对Agent的规则学习和演化机制进行了算法验证及实例分析。