BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其训练算法是基于误差的反向传播。然而，传统的BP算法存在着训练速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，研究者采用了遗传算法来优化BP神经网络的结构和参数。遗传算法作为一种全局优化算法，通过模拟生物进化过程，能够有效地搜索到较优的神经网络结构和参数组合。在实际应用中，基于遗传算法的BP神经网络优化算法已经在数据挖掘、模式识别、人工智能等领域取得了良好的效果和应用价值。