最佳信号在通信系统中应用广泛，如在跳频通信系统以及码分多址通信系统中都表现出优良的性能。二元互补序列是具有良好非周期自相关特性的一种最佳信号形式，是由Golay最先提出并开始研究的。已发现的二元互补序列数量有限，不能满足工程上的需要。因而，在二元互补序列的基础上引入序列偶的概念，产生了二元互补序列偶这种最佳信号形式。因为对二元互补序列偶的搜索涉及到四个序列的计算，搜索的时间复杂度和空间复杂度很大。采用一般的穷举搜索法只能搜索到10长的二元互补序列偶。为了得到更长的二元互补序列偶，采用了一种新的搜索算法。该算法利用了二元互补序列偶自身的性质，并结合数据结构中树的概念，构造出了一种树型结构的数据树。数据树中的每个树叶是一个八位字节，每层树叶由上层依次向下生成。一个字节的每一位表示上一层序列偶向下生成序列偶的八种情况：即存储的数据，不是生成的序列偶本身，而是该序列偶的一种表示方法。这样，大大降低了算法的空间复杂度。同时考虑到互补序列偶的性质，把向下生成序列的十六种可能情况减少为八种情况，从而降低了算法的时间复杂度。空间复杂度和时间复杂度的降低使得搜索更长的二元互补序列偶成为可能。利用该算法搜索二元互补序列偶，得到了18长以内的二元互补序列偶。遗传算法是模拟自然界中“适者生存”的生物进化机制的一种优化算法。遗传算法最初是由Holland提出的。遗传算法针对不同的问题有不同的具体操作方法，简单遗传算法是各种遗传算法的基础。采用简单遗传算法对二元序列进行优化，并通过实验对简单遗传算法进行适当地改进，引入最优个体保存策略和对个体局部搜索策略。实验表明，最优个体保存策略对算法的优化性能改进效果明显，而对个体局部搜索策略的改进效果不大。由于遗传算法的运行参数对优化性能影响很大，用实验的方法设置遗传算法的运行参数。通过对运行时间以及优化结果的比较研究，得出一组最优的参数组合。最后，采用这组参数组合对96长以内的二元序列进行优化。对于二元序列的优化，遗传算法具有比穷举搜索法低的时间复杂度。可以预测遗传算法也可以用于其它序列的优化设计中。