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通过分析布尔函数的Walsh-Hadamard变换和自相关性，推导出布尔函数两个优化规则。根据这2个规则设计的1+1爬山算法能有效提高布尔函数的非线性度，并且降低布尔函数的自相关性。在该算法基础上，有机融入遗传算法的多点搜索优点，设计出遗传爬山算法。实验数据表明，该遗传爬山算法进一步优化了布尔函数的非线性度和自相关性。