ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







حل نظم المعادلات الخطية باستخدام الخوارزمية الجينية Solving Linear Equations Systems Using Genetic Algorithm

المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: علي، فائز حسن (مؤلف)
مؤلفين آخرين: جابر، أحمد شوقي (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 14
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2010
الصفحات: 143 - 159
DOI: 10.36541/0231-000-014-038
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 449066
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms) تمثل مجموعة الخوارزميات الامثلية. الخوارزمية الجينية تحاول حل المسائل من خلال بناء نموذج جيل بسيط من العملية الجينية. لقد نجحت الخوارزمية الجينية في حل الكثير من المسائل. وبالطبع فان هذه الخوارزمية ستكون غير تقليدية في حالة كون تحليل الشفرة هو أحد هذه المسائل. هذا البحث يهدف إلى حل نظم المعادلات الخطية لأي عدد من المتغيرات باستخدام الخوارزمية الجينية. إن مجال تطبيق هذا البحث هو تحليل الشفرة (Cryptanalysis)، وهذا يتم من خلال مهاجمة نظم التشفير الانسيابي (Stream Cipher Systems)، باختيار سجل زاحف خطي ذو تغذية مرتدة (Linear Feedback Shift Register)، باعتباره الوحدة الأساسية التي تدخل في بناء نظم التشفير الانسيابي، معتمدين على إنجاز الخوارزمية الجينية. التطبيق في هذا البحث يتم في مرحلتين، الأولى تتمثل ببناء نظام معادلات خطية من مخرجات المسجل الزاحف، والمرحلة الثانية هي حل نظام المعادلات الخطية ومعرفة قيم المجاهيل والتي تمثل قيم المفتاح الابتدائي للمسجل الزاحف.

Genetic Algorithms (GA's) are a class of optimization algorithms. GA’s attempts to solve problems through modeling a simplified version of genetic process. There are many problems for which a GA approach is useful. This paper aims to solve Linear Equations System (LES) for any number of variables using the GA. The application of this paper represented by cryptanalysis application, this done by attacking stream cipher systems, choosing one Linear Feedback Shift Register (LFSR), since its considered as a basic unit of stream cipher systems, in the performance of GA. The application divided into two stages, first, constructing LES’s for the LFSR, and the second, is attacking the variables of LES’s which they are also the initial key values the of LFSR.

وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة