简介:本文给Milne—Simpson预测一校正法新的导出方法.并以结构优化思想设计出通用性和可靠性较强的算法。
简介:共8个S密箱2.4.4.1 取出B[j]的第1和第6位串联起来成一个2位数,扩展32位的成48位bit goes to bit bit goes to bit bit goes to bit bit goes to bit32 1 8 13 16 25 24 371 2 9 14 17 26 25 382 3 10 15 18 27 26 393 4 11 16 19 28 27 404 5 12 17 20 29 28 415 6 13 18 21 30 29 424 7 12 19 20 31 28 435 8 13 20 21 32 29 446 9 14 21 22 33 30 457 10 15 22 23 34 31 468 11 16 23 24 35 32 479 12 17 24 25 36 1 482.4.2 用E{R[i-1]}与K[i]作异或运算,bit goes to bit bit goes to bit58 1 57 3350 2 49 3442 3 41 3534 4 33 3626 5 25 3718 6 17 3810 7 9 392 8 1 4060 9 59 4152 10 51 4244 11 43 4336 12 35 4428 13 27 4520 14 19 4612 15 11 474 16 3 4862 17 61 4954 18 53 5046 19 45 5138 20 37 5230 21 29 5322 22 21 5414 23 13 556 24 5 5664 25 63 5756 26 55 5848 27 47 5940 28 39 6032 29 31 6124 30 23 6216 31 15 638 32 7 642.3 将变换后的数据块等分成前后两部分
简介:一、遗传算法的发展遗传算法(GeneticAlgorithms简称GA)是由美国Michigan大学的JohnHolland教授于20世纪60年代末创建的。它来源于达尔文的进化论和孟德尔、摩根的遗传学理论,通过模拟生物进化的机制来构造人工系统。从1985年在美国卡耐基.梅隆大学召开的第一届国际遗传算法会议到1997年5月IEEE的Transactions0nEvo-lutionaryComputation创刊,遗传算法作为具有系统优化、适应和学习的高性能计算和建模方法的研究渐趋成熟。[1]遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,主要有以下特点:(1)自组织、自适应和学习性(智能性)。遗传算法消除了算法设计中的一个最大障碍,即需要事先描述问题的全部特点,并要说明针对问题的不同特点算法应采取的措施,因此,它可用来解决复杂的非结构化问题。(2)直接处理的对象是参数的编码集而不是问题参数本身。(3)搜索过程中使用的是基于目标函数值的评价信息,搜索过程既不受优化函数连续性的约束,也没有优化函数必须可导的要求。(4)具有显著的隐并行性。遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点,而不是单点。它的并行性表现在两个方...