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摘要
基于密码学在信息安全方面的重要性,寻找具有良好密码学特征的布尔函数一直是密码学领域的重要课题,采用启发式算法设计布尔函数已取得良好的效果。然而,本文发现,当传统的模拟退火算法应用于设计布尔函数时,因为依赖初始参数设置,所以容易出现高温状态下的冗余迭代、结果陷入局部最优的问题。针对上述问题,本文将混沌原理和遗传算法的变异策略与模拟退火算法结合,并针对布尔函数特性进行改进。通过大量实验证明,改进的模拟退火算法相比于传统模拟退火算法而言,在最优解的搜寻精确度、收敛速度上都有明显提升,并且能搜索出具有良好密码学特征的布尔函数。
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