对称密码体制DES及其MATLAB实现..doc

对称密码体制DES及其MATLAB实现 第一章 课题的研究背景和意义 1. 遗传算法的发展及国内外的研究现状 从Holland教授基础遗传算法的思想到现在，遗传算法的发展不过才40多年的历史，总的来说，遗传算法的发展历史可以分为以下阶段：20世纪70年代初Holland教授首次提出遗传算法的思想和基本原理，奠定理论基础。1975年他出版了《自然系统和人工系统的自适应性》一书，该书主要论述遗传算法和人工系统的关系。80年代，他用遗传算法第一个实现了机器学习系统，开创算法学习的新篇章。 1.1 遗传算法的研究背景 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)[.]是由美国Miehigan大学J.H.Holland教授于1975年首次提出的。它遵循Darwin的进化论及Mendel遗传学说，在数学优化算法的基础上,加入自然界的遗传和自然进化选择机制，具有全局优化能力,是一种模仿生物进化的随机有哪些信誉好的足球投注网站算法。 遗传算法的处理对象并不是相关参数本身,而是参数编码后的个体。它将问题的可能解表示为染色体，用适应度函数对有哪些信誉好的足球投注网站空间的解进行评价,然后按照遗传学规律进行选择、叉和变异操作，直到达到终止条件为止。本质是一种求解问题的高度并行性全局有哪些信誉好的足球投注网站算法。遗传算法的优化思想,使它能够在有哪些信誉好的足球投注网站过程中,自动获取和积累有关有哪些信誉好的足球投注网站空间的知识,并自适应的控制有哪些信誉好的足球投注网站过程，在全局范围内求得最优解。 由于遗传算法并不要求对求解问题有深入的了解，且具有很强的鲁棒性,使得遗传算法能够广泛地应用于很多学科,尤其是对一些NP难问题的求解，表现出优异的性能。 1.2 遗传算法的研究发展 20世纪60至70年代兴起阶段。遗传算法的产生，要归功于Hofland教授对于自适应的研究。在该研究中，他用一种新的数学模型来描述生物进化过程,得到的结果,使他意识到这种模型，不仅仅是模拟生物进化的数学模型,也是可以用来优化计算的一种数学方法。这一切都发生在二十世纪的六十年代Holland教授将生物进化数学模型化，发现了进化过程与自适应系统的相似性，并将其引入到该系统的设计。Holland的学生Bagley也参与到了该研究中来他于1967年,提出了遗传算子的雏形，并将其整理在他的博士论文中。Holland经过了多年的研究后，在1968年的时候，提出了遗传算法的理论基了础——模式定理。然后，1975年Holland和美国的DeJong博士作出了开创性的成绩。Holland出专著论述了遗传算法和人工自适应系统的相似性。而DeJong博士在模式定理的基础上，通过大量的数值试验，将遗传算子完善,建立了遗传算法的工作框架和五函数测试平台。 20世纪80年代发展阶段。二十世纪的八十年代,分类系统(Classifiersystem),作为第一个基于遗传算法的机器学习系统，为分类器的构造提出了一个完整框架Holland作为其实现者，揭开了在机器学习上进行遗传算法的新概念。随后，在1989年Goldberg对遗传算法的一些相关工作进行了总结，包含了遗传算法在这一时期的主要研究成果，从理论和实际应用方面对遗传算法进行了详细的论述,使得遗传算法的基本框架得以形成并将这些内容整理成专著《有哪些信誉好的足球投注网站、优化和机器学习中的遗传算法》，奠定了现代遗传算法的基础。此后，许多学者经过大量的研究，对遗传算法提出了改进，得到了不少成功的遗传算法模型。从而让遗传算法能够在更加广泛的领域得到应用。 20世纪90年代高潮阶段。20世纪90年代，人们比较重视遗传算法的一些基本问题。遗传算法作为一种高效、鲁棒性好的全局优化算法，它的发展极为迅速，在许多领域(如机器学习、模式识别、神经网络和工程优化等)得到了广泛的应用，引起了许多学者的注意在最近兴起的人工生命、遗传编程、进化计算领域中，研究人员将遗传算法与计算机技术相结合，试图模拟自然界的自适应!自组织和再生能力，设计出具有“生命”的人工系统。 遗传算法的研究领域主要包含以下几类：遗传算法理论与技术、遗传算法优化、用遗传算法进行分类系统的机器学习相对于生物学理论，遗传算法的数学理论基础是比较薄弱的。虽然如此，作为一门新发展起来的学科，遗传算法还是呈现给我们一种通用的算法框架，该框架不依赖求解问题的种类，具有较强的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力。 1.3 遗传算法的国内外研究 数理方面：作为遗传算法的提出者,Holland提出了遗传算法的基础理论:模式定理。而随后发展的隐含并行性定理和建筑块假设的提出,是前期算法理论上的成就,为遗传算法的发展和应用起到了至关重要的作用。而随着研究的深入,模式理论的拓广和深入成为了理论研究的热点之一；其次,通过马氏链分析遗传算法,也成为了理论研究的一个方向。除此之外,通过收敛理论分析遗传算法也得到了不少学者的青睐。 模式理论方面的工作,主要包括模式的进一步讨论和拓广在这个方面