En comparación con el núcleo G2 de Arikan, los códigos polares de núcleo grande exhiben tasas de polarización más altas y un rendimiento superior en la corrección de errores. Los pasos críticos de la decodificación exacta por cancelación sucesiva (SC) para tales códigos se pueden implementar a través de cálculos basados en trellis para reducir la complejidad. Sin embargo, la complejidad sigue siendo alta para núcleos grandes. Este documento propone un esquema de optimización de trellis basado en permutaciones. El enfoque se basa en el trellis mínimo de Massey y reordena su eje temporal para encontrar una permutación que minimice el número de bordes del trellis, reduciendo así aún más la complejidad de la decodificación SC exacta. Para núcleos más pequeños (G3-G12), se realiza una búsqueda exhaustiva para identificar el trellis óptimo. Para núcleos más grandes (G13-G16), donde una búsqueda exhaustiva se vuelve inviable debido al crecimiento factorial del espacio de permutaciones, se emplea un método basado en optimización de colonias de hormigas (ACO) para encontrar una permutación casi óptima. Los resultados de simulación muestran que el trellis optimizado por permutación reduce drásticamente la complejidad de la decodificación SC directa. Además, en comparación con la l-expresión, la fórmula W y los métodos originales de trellis de Massey, logra reducciones en las operaciones de multiplicación de hasta el 99.2%, 58.1% y 56.5%, respectivamente. La mejora es particularmente beneficiosa para núcleos grandes, donde los métodos de decodificación tradicionales se vuelven computacionalmente prohibitivos.