本发明公开了一种基于混沌遗传算法的铣削参数优化及决策方法，其包括如下步骤：S1：建立铣削参数多目标优化模型；S2：将铣削参数通过Tent混沌映射得到初始种群Qt；S3：将初始种群Qt带入混沌遗传算法对铣削参数多目标优化模型进行求解得到Pareto解集；Pareto解集即为铣削参数优化结果。本发明对铣削参数进行多目标优化通过Tent混沌映射得到初始种群，Tent混沌映射进行种群初始化能取得比伪随机数更好的效果，可以一定程度提高初始种群的均匀性，进而提高种群的多样性以及解的分布性；进而使得在混沌遗传算法对多目标优化模型进行求解时，得到的Pareto解集中任意个体即铣削参数运用在实际铣削加工后，能够使加工效率和加工质量得到优化。