Los algoritmos metaheurísticos son un área importante de investigación en inteligencia artificial. El algoritmo de optimización de la planta rodadora (TOA) es el algoritmo de optimización metaheurística más nuevo que imita el crecimiento y la reproducción de las plantas rodadoras. En la práctica, los mapas caóticos han demostrado ser un método mejorado de algoritmos de optimización, permitiendo que el algoritmo salte de la óptima local, mantenga la diversidad de la población y mejore la capacidad de búsqueda global. Este artículo presenta un algoritmo de optimización de plantas rodadoras basado en caos (CTOA) que incorpora mapas caóticos en el proceso de optimización del TOA. Al utilizar 12 mapas caóticos comunes, el CTOA propuesto tiene como objetivo mejorar la diversidad de la población y la exploración global, y prevenir que el algoritmo caiga en óptimos locales. El rendimiento del CTOA se prueba utilizando 28 funciones de referencia de CEC2013, y los resultados muestran que el mapa de círculo es el más efectivo para mejorar la precisión y la velocidad de convergencia del CTOA, especialmente en 50D.