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采用遗传算法来对S盒进行优化,并引入了启发式变异策略。实验表明,这种变异规则能够显著地提高算法的搜索效率,可以加快算法的收敛速度。此外,采用最佳个体保存法的选择策略可以减少额外的计算量。基于该方法,给出了6×6的S盒优化的完整程序描述,并获得了一批高非线性度和低差分均匀度的S盒。
基于快速收敛遗传算法的S盒的优化算法
【摘 要】
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采用遗传算法来对S盒进行优化,并引入了启发式变异策略。实验表明,这种变异规则能够显著地提高算法的搜索效率,可以加快算法的收敛速度。此外,采用最佳个体保存法的选择策略可以减少额外的计算量。基于该方法,给出了6×6的S盒优化的完整程序描述,并获得了一批高非线性度和低差分均匀度的S盒。
【机 构】
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扬州大学计算机科学与工程系,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年04期
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