将遗传算法与混沌算法相结合，提出了一种新颖的基于猫映射的混沌遗传算法（CGA），解释了猫映射的遍历性，分析了猫映射的混沌分布优越性。该算法利用猫映射的初值敏感性扩大搜索范围，利用猫映射的遍历性进行混沌变量的优化搜索，从而减少了数据冗余，保持了种群多样性，有效地解决了局部收敛问题。理论分析和数值仿真表明，该算法具有更好的收敛性能。