分组密码作为现代密码学中的一个重要组成部分，提供了极为重要的理论价值和广泛的实用背景。在分组密码算法中，S-box是唯一的非线性部件，主要起到了分组密码算法中关键的置乱作用。构造安全有效的S-box是分组密码设计中的重点和难点。近年来，通过模拟自然生态系统机制提出的智能算法是研究的一个新热点。这些智能算法在处理那些传统优化技术难以解决的复杂优化问题中表现卓越。本文主要对S-box相关理论和智能仿生算法理论进行了深入的研究分析，在基本算法的基础上设计了一些优化算法、混合算法和融合算法，并基于这些算法进行了S-box的构造和实验分析。主要的内容包括：1、提出一种基于代数方法的S-box的改进算法。通过分析AES S-box的代数特性，针对其输出周期短、仿射变换周期短和代数表达式项数少的不足，提出一种基于代数方法的AES S-box的改进算法，通过编程实验，验证其在密码学性能方面得到了优化；另外基于替换算法构造生成一批8′8的S-box，通过分析验证其可行性。2、提出一种基于遗传算法的S-box的优化算法。通过分析基本遗传算法的原理、概念和具体步骤后，对基本遗传算法进行初始种群和遗传算子两个方面的改进优化，并基于改进后的遗传算法进行S-box的构造应用。通过仿真实验结果表明，该优化算法生成的S-box在非线性度、差分均匀度、雪崩度等密码学性能方面有很好的改善，同时在收敛速度和适应度值方面进行了改善。3、提出一种基于遗传禁忌混合算法的S-box的优化算法。鉴于遗传算法对于系统中反馈信息很难高效地利用，容易出现“早熟”现象和“爬山”能力弱等不足，引入具有特定记忆功能的禁忌搜索算法，提出遗传禁忌混合算法，并基于混合算法进行S-box的构造应用。通过实验验证该算法生成的S-box具有良好的密码学特性，并将该算法生成的S-box与其它算法相比较，该算法具有良好的寻优能力和寻优效率。4、提出一种基于遗传禁忌蚁群融合算法的S-box的优化算法。通过对基本遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法的研究分析对比，针对其各自优缺点，提出遗传禁忌蚁群融合算法，通过对NP-hard30问题的仿真实验，验证了该算法具有非常好的寻优能力和寻优效率。基于融合算法进行S-box的构造设计，通过实验验证了本算法生成的S-box在非线性度、差分均匀度、雪崩度等密码学性能方面有很好的改善。