本发明涉及一种反向学习的混沌人工搜索群算法，包括以下步骤：步骤1、将两种混沌初始化引入ASSA算法分别提出CASSA‑1 Logistic和CASSA‑2 Tent；步骤2、采用线性递减的全局惯性权重系数，对于侦查行为进行改进；步骤3、采用自适应策略调整搜索步长；步骤4、采用反向竞争机制，修改随机行为规则，采用双向搜索自适应步长；步骤5、更新搜索种群位置，评估新的适应值并记录。本发明具有较强的收敛能力和较好的函数适应性和鲁棒性。