遗传算法是一种具有全局搜索功能的优化算法,其思想起源于生物学中达尔文的“适者生存”自然选择理论。它的运算并行性好、简单易行、可操作性强,因此得到了广泛的应用。本文的目的就是通过将遗传算法与密码分析中的密钥搜索相结合,设计出能够破译Vernam密码的实用程序,从而也能够证明遗传算法的高效大规模搜索性能。本文共分为4个部分:第一部分首先介绍了生物学中关于进化论的一些基本知识,然后引申出遗传算法的思想来源、基本流程以及发展过程和本身的特点,并通过实际的例子做了说明。第二部分主要讲述遗传算法的数学理论基础,重点是模式定理的证明及分析,然后详细介绍了设计和实现的方法,包括将其在密码分析中的应用也做了初步的分析和设计。第三部分提出了一个能够破译密钥为8字节字母组合的Vernam密码的程序总体设计以及详细设计方案,对其中所要用到的常量、变量和成员函数都做了数值和性能上的规定,接着展示了一些成功破译的密钥搜索结果,证明了遗传算法在密钥搜索中的优秀表现。第四部分则是通过多次实验对设计出来的程序做一些参数上的分析比较,进一步验证遗传算法各个参数的效用,还得出了一些较优的参数组合,最后还尝试破译了更长的密钥以测试程序的性能。