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RNA二级结构预测在生物信息学中具有重要意义。本文针对RNA二级结构预测，提出了一种混沌差分进化算法。算法对种群进行混沌初始化，利用混沌扰动产生新的个体，缩小搜索空间；根据个体的适应值和种群密度自适应地对个体进行混沌更新，改善了种群的多样性。该算法充分利用了差分进化算法速度快以及混沌的遍历性、随机性和规律性等特点，有效克服了早熟现象，提高了算法的全局搜索能力。实验证明了算法的有效性。