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为了增强移动机器人在动态环境中的学习和适应能力，提出一种基于GA-BP算法优化的神经网络的具有学习的机器人行为控制方法。单纯的BP算法有易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点，根据遗传算法具有全局寻优的特点，将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合GA-BP算法。实际的实验结果显示，提出的方法对机器人的学习和适应能力有很大的增强，并且提高了机器人行为的准确性和快速性，可以有效、可靠地运用于机器人地面控制，并可以方便地应用于其他方面。