一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法及系统

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法及系统。

背景技术

在轨道交通信号系统中，计算机联锁系统是保证列车行车安全的核心信号系统之一，其作用是对车站信号机、转辙机和轨道电路等设备建立互锁关系并加以控制，以防止铁路运输作业中列车各种潜在的危害，如列车脱轨和列车间的碰撞等。鉴于计算机联锁系统的安全关键属性，要求其联锁功能，尤其是安全相关功能具有高度的可靠性；同时《TB/T3027-2015铁路车站计算机联锁技术条件》标准中对计算机联锁系统安全软件设计要求为：“有相同意义的与行车安全有关的变量及其同一变量不同取值的信息编码的汉明码距不应小于4”，该要求的目的是当计算机联锁系统发生随机失效时，变量取值不会跳变成另外的允许态，以防止出现错误的输出，从而避免引起行车事故。

根据上述要求，码距小于4的信息编码应在所有可用码组中被剔除，这使得联锁系统中用于表示变量的可用码组的数量被压缩。然而，随着现在联锁车站的规模越来越大，联锁系统数据中需要使用更多的编码码组代表不同的设备，这就导致被压缩的可用码组数量和联锁车站不断增多的可用码组需求之间出现了矛盾。此外，目前对不同联锁车站所配置的可用码组，往往是使用同一套常用的生成多项式产生的，这使得不同车站之间的联锁系统数据可能存在一定的误用风险。通常，利用选定的生成多项式对编码空间内的值做多项式除法来获取编码码组，然后再根据要求将编码空间中码距不符合要求的码字去除，最终获得可用码组；可见，可用编码的数量及数值皆与选定的生成多项式直接相关。因此，如何确定合适的生成多项式已成为解决上述矛盾及降低上述误用风险的关键。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法及系统，可以有效扩充生成多项式的选择池，实现不同车站差异化的编码码组配置，同时还可以使配置的编码码组两两码距尽可能大。

为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法，用于双通道信息编码，每一通道输出由信息位和校验位组成的二进制码字，且所述校验位通过所述信息位和与通道对应的生成多项式获取，包括：

生成若干个初始信息位，以构建初始信息位集合；

设置差分进化算法的初始参数，且所述初始参数包括种群数量、差分进化因子、交叉因子和终止条件；

根据所述种群数量构建可行的第一生成多项式集合和可行的第二生成多项式集合，且可行的所述第一生成多项式集合包括可行的若干个第一生成多项式，可行的所述第二生成多项式集合包括可行的若干个第二生成多项式；

根据所述初始信息位集合、可行的所述第一生成多项式集合和可行的所述第二生成多项式集合构建生成多项式的适应度函数；以及

采用所述差分进化算法对所述适应度函数进行优化求解，以获取最优的所述第一生成多项式集合和最优的所述第二生成多项式集合。

可选的，所述初始信息位为K位的二进制数，所述第一生成多项式和所述第二生成多项式皆为R+1位的二进制数；其中R和K皆为正整数，且所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的最后一位数值皆为1。

可选的，所述生成若干个初始信息位，以构建初始信息位集合的步骤包括：

在第一取值区间内对所述初始信息位的K位二进制数进行有序取值，以得到2

可选的，所述根据所述种群数量构建可行的第一生成多项式集合和可行的第二生成多项式集合的步骤包括：

根据所述种群数量在第二取值区间内对所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的前R位二进制数分别进行随机取值，以得到可行的若干个所述第一生成多项式和可行的若干个所述第二生成多项式；且所述第二取值区间为(000…0，111…1)，其中所述第二取值区间的左端点000…0中0的个数为R个，右端点111…1中1的个数为R个。

可选的，所述根据所述初始信息位集合、可行的所述第一生成多项式集合和可行的所述第二生成多项式集合构建生成多项式的适应度函数的步骤包括：

在所述初始信息位集合中选取最后一位数值为1的初始信息位作为真值信息位，以得到真值信息位集合；

对所述真值信息位集合中每一所述真值信息位取反码，以获取对应的假值信息位；

利用任一可行的所述第一生成多项式对每一所述真值信息位和每一所述假值信息位分别进行模2除法，以得到与每一所述真值信息位对应的第一校验位和与每一所述假值信息位对应的第一假值校验位；

利用任一可行的所述第二生成多项式对每一所述真值信息位和每一所述假值信息位分别进行模2除法，以得到与每一所述真值信息位对应的第二真值校验位和与每一所述假值信息位对应的第二假值校验位；

将每一所述真值信息位与对应的所述第一真值校验位进行拼接，以得到第一真值二进制码字；以及将每一所述假值信息位与对应的所述第一假值校验位进行拼接，以得到第一假值二进制码字；

将每一所述真值信息位与对应的所述第二真值校验位进行拼接，以得到第二真值二进制码字；以及将每一所述假值信息位与对应的所述第二假值校验位进行拼接，以得到第二假值二进制码字；

将具有相同所述真值信息位的所述第一真值二进制码字和所述第二真值二进制码字构成一对真值码组，以及将具有相同所述假值信息位的所述第一假值二进制码字和所述第二假值二进制码字构成一对假值码组；

计算每一所述真值码组中所述第一真值二进制码字和所述第二真值二进制码字的码距，以及计算每一所述假值码组中所述第一假值二进制码字和所述第二假值二进制码字的码距；

根据所有所述真值码组的码距和所有所述假值码组的码距获取与可行的所述第一生成多项式及可行的所述第二生成多项式对应的修正总码距，且所述修正总码距作为所述适应度函数的适应度指标。

可选的，所述根据所有所述码组的码距获取与可行的所述第一生成多项式及可行的所述第二生成多项式对应的修正总码距的步骤包括：

对所有所述真值码组及所有所述假值码组的码距进行求和，以得到未修正总码距；

根据预设码距最小值计算惩罚值；以及

根据所述惩罚值对所述未修正总码距进行修正，以得到所述修正总码距。

可选的，所述惩罚值采用如下公式进行计算：

P＝a

其中，P表示惩罚值；n表示所述预设码距最小值；a

可选的，所述修正总码距采用如下公式进行计算：

D

其中，D

可选的，所述采用所述差分进化算法对所述适应度函数进行优化求解，以获取最优的所述第一生成多项式集合和最优的所述第二生成多项式集合的步骤包括：

将可行的若干个所述第一生成多项式和可行的若干个第二生成多项式构成初始种群，且任一所述第一生成多项式和任一所述第二生成多项式形成一个个体；

计算所述初始种群每个个体对应的修正总码距；

根据所述差分进化因子和所述交叉因子对所述初始种群的每个个体进行变异及交叉操作，以得到由新个体构成的子代种群；

计算所述子代种群每个个体对应的修正总码距；

比较所述初始种群和所述子代种群中任意两个个体的修正总码距，并将修正总码距更大的个体保留，使其进入下一子代种群，直至达到所述终止条件；以及

将达到所述终止条件时对应的种群中的个体作为最优的第一生成多项式和第二生成多项式，以得到最优的所述第一生成多项式集合和最优的所述第二生成多项式集合。

可选的，所述终止条件为最大迭代次数。

可选的，每一种群中所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的数量皆与所述种群数量相同。

可选的，所述真值信息位集合包括2

另一方面，本发明还提供一种基于差分进化算法的生成多项式获取系统，采用如上述的基于差分进化算法的生成多项式获取方法获取最优的第一生成多项式集合和最优的第二生成多项式集合。

本发明与现有技术相比至少具有以下有点之一：

本发明提供的一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法及系统，通过生成初始信息位可以构建初始信息位集合，根据设置的差分进化算法的初始参数可以构建可行的第一生成多项式集合和可行的第二生成多项式集合；根据初始信息位集合、可行的第一生成多项式集合和可行的第二生成多项式集合可以构建生成多项式的适应度函数，采用差分进化算法对适应度函数进行优化求解，则可以获取最优的第一生成多项式集合和最优的第二生成多项式集合，以有效扩充生成多项式的选择池，实现不同车站差异化的编码码组配置，从根本上避免数据的误用，同时还可以使配置的编码码组两两码距尽可能大。

本发明中相较于遍历方法，通过仅比较具有相同真值信息位的第一真值二进制码字和第二真值二进制码字以及具有相同假值信息位的第一假值二进制码字和第二假值二进制码字，可以极大地减少对应码组的码距计算量或计算代价，同时采用差分进化算法进行最优求解可以呈几何倍数减少计算最优解需要的时间，具有可操作性。

本发明能够提高编码空间中可用码组的数量及码组间的码距，以适应复杂程度越来越高的联锁车站的变量表示要求，提高安全性。

本发明中差分进化算法的初始参数可以调节，通过调整初始参数参数可以适应对不同使用场景下对码距的不同要求。

本发明相比于目前系统广泛使用的固定不变的生成多项式方法，利用差分进化算法对第一生成多项式和第二生成多项式进行优化求解，可以有效扩充生成多项式的选择池，以支持不同联锁车站选用相异的生成多项式来配置编码码组，进而避免配置数据的误用。

附图说明

图1是本发明一实施例提供的一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法的流程图；

图2是本发明一实施例提供的一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法中计算修正总码距的流程图；

图3是本发明一实施例提供的一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法中差分进化算法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施方式对本发明提出的一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法及系统作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合附图1～3所示，本实施例提供一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法，用于双通道信息编码，每一通道输出由信息位和校验位组成的二进制码字，且所述校验位通过所述信息位和与通道对应的生成多项式获取；所述生成多项式获取方法包括：步骤S110、生成若干个初始信息位，以构建初始信息位集合；步骤S120、设置差分进化算法的初始参数，且所述初始参数包括种群数量、差分进化因子、交叉因子和终止条件；步骤S130、根据所述种群数量构建可行的第一生成多项式集合和可行的第二生成多项式集合，且可行的所述第一生成多项式集合包括可行的若干个第一生成多项式，可行的所述第二生成多项式集合包括可行的若干个第二生成多项式；步骤S140、根据所述初始信息位集合、可行的所述第一生成多项式集合和可行的所述第二生成多项式集合构建生成多项式的适应度函数；以及步骤S150、采用所述差分进化算法对所述适应度函数进行优化求解，以获取最优的所述第一生成多项式集合和最优的所述第二生成多项式集合。

请继续参考图1，所述初始信息位为K位的二进制数，所述第一生成多项式和所述第二生成多项式皆为R+1位的二进制数；其中R和K皆为正整数，二进制数即为由0和1组成的数，且所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的最后一位数值皆为1。

可以理解的是，所述步骤S110包括：在第一取值区间内对所述初始信息位的K位二进制数进行有序取值，以得到2

所述步骤S130包括：根据所述种群数量在第二取值区间内对所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的前R位二进制数分别进行随机取值，以得到可行的若干个所述第一生成多项式和可行的若干个所述第二生成多项式；且所述第二取值区间为(000…0，111…1)，其中所述第二取值区间的左端点000…0中0的个数为R个，所述第二取值区间的右端点111…1中1的个数为R个。

具体的，在本实施例中，所述双通道信息编码即为NISAL编码技术，其中所述双通道可以记为第一通道和第二通道，且所述第一生成多项式用于第一通道信息编码，所述第二多项式用于第二信息通道编码。更为具体的，所述初始信息位可以为16位的二进制数，所述第一生成多项式和所述第二生成多项式皆可以为17位的二进制数，即K和R取值皆为16，则所述第一取值区间和所述第二取值区间皆为(0000000000000000，1111111111111111)，其用十六进制可表示为(0x10000，0x1FFFF)。随后对所述初始信息位的16位二进制数在所述第一取值区间内进行有序取值后则可以得到所述初始信息位集合，且所述初始信息位集合中包括65534个所述初始信息位，其中从所述第一取值区间可以看出，0x0000和0xFFFF不作为所述初始信息位使用。对所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的前16位二进制数在所述第二取值区间内进行随机取值后，则可以得到可行的所述第一生成多项式集合和可行的所述第二生成多项式集合，且可行的所述第一生成多项式集合中所述第一生成多项式的数量及可行的所述第二生成多项式集合中所述第二生成多项式的数量皆与所述种群数量相同。优选的，任一可行的所述第一生成多项式和任一可行的所述第二生成多项式不相同，但本发明不以此为限。

请同时参考图1和图2，所述步骤S140包括：步骤S1401、在所述初始信息位集合中选取最后一位数值为1的初始信息位作为真值信息位，以得到真值信息位集合；步骤S1402、对所述真值信息位集合中每一所述真值信息位取反码，以获取对应的假值信息位，并得到假值信息位集合；步骤S1403、利用任一可行的所述第一生成多项式对每一所述真值信息位和每一所述假值信息位分别进行模2除法，以得到与每一所述真值信息位对应的第一真值校验位和与每一所述假值信息位对应的第一假值校验位；步骤S1404、利用任一可行的所述第二生成多项式对每一所述真值信息位和每一所述假值信息位分别进行模2除法，以得到与每一所述真值信息位对应的第二真值校验位和与每一所述假值信息位对应的第二假值校验位；步骤S1405、将每一所述真值信息位与对应的所述第一真值校验位进行拼接，以得到第一真值二进制码字；以及将每一所述假值信息位与对应的所述第一假值校验位进行拼接，以得到第一假值二进制码字；步骤S1406、将每一所述真值信息位与对应的所述第二真值校验位进行拼接，以得到第二真值二进制码字；以及将每一所述假值信息位与对应的所述第二假值校验位进行拼接，以得到第二假值二进制码字；步骤S1407、将具有相同所述真值信息位的所述第一真值二进制码字和所述第二真值二进制码字构成一对真值码组，以及将具有相同所述假值信息位的所述第一假值二进制码字和所述第二假值二进制码字构成一对假值码组；步骤S1408、计算每一所述真值码组中所述第一真值二进制码字和所述第二真值二进制码字的码距，以及计算每一所述假值码组中所述第一假值二进制码字和所述第二假值二进制码字的码距；以及步骤S1409、根据所有所述真值码组的码距和所有所述假值码组的码距获取与可行的所述第一生成多项式及可行的所述第二生成多项式对应的修正总码距，且所述修正总码距作为所述适应度函数的适应度指标。

可以理解的是，所述步骤S1409包括：对所有所述真值码组及所有所述假值码组的码距进行求和，以得到未修正总码距；根据预设码距最小值计算惩罚值；以及根据所述惩罚值对所述未修正总码距进行修正，以得到所述修正总码距。

所述惩罚值采用如下公式进行计算：

P＝a

其中，P表示惩罚值；n表示所述预设码距最小值，且根据联锁技术条件，n的默认值可以为4；a

所述修正总码距采用如下公式进行计算：

D

其中，D

具体的，在本实施例中，所述步骤S1401中，对于每一所述初始信息位而言，其最后一个即最右侧码位的数值可以定义该初始信息位代表真值或假值，且真值和假值之间互为反码关系。更为具体的，若所述初始信息位最后一位数值为1，则该初始信息位为所述真值信息位。所述步骤S1402，通过对所述真值信息位中每一个码位取反码，则可以得到与该真值信息位对应的假值信息位。因此，每一所述真值信息位和每一所述假值信息位同样为K位的二进制数；且所述假值信息位的个数与所述真值信息位的个数相同，所述真值信息位的个数为所述初始信息位数量的一半，即所述真值信息位集合包括2

具体的，在本实施例中，由于可行的所述第一生成多项式和可行的所述第二生成多项式皆为R+1位的二进制数，则通过所述步骤S1403及所述步骤S1404得到的所述第一真值校验位、所述第一假值校验位、所述第二真值校验位和所述第二假值校验位皆为R位的二进制数，通过所述步骤S1405及所述步骤S1406得到的所述第一真值二进制码字、所述第一假值二进制码字、所述第二真值二进制码字和所述第二假值二进制码字皆为R+K位的二进制数。更为具体的，当R和K的取值皆为16时，所述第一真值二进制码字则为由16位所述真值信息位和16位所述第一真值校验位组成的32位二进制码字，其结构如表1所示；同理，所述第二真值二进制码字为由16位所述真值信息位和16位所述第二真值校验位组成的32位二进制码字，所述第一假值二进制码字为由16位所述假值信息位和16位所述第一假值校验位组成的32位二进制码字，所述第二假值二进制码字为由16位所述假值信息位和16位所述第二假值校验位组成的32位二进制码字，且所述第一真值二进制码字、所述第一假值二进制码字、所述第二真值二进制码字和所述第二假值二进制码字还可以用十六进制表示，但本发明不以此为限。

表1第一真值二进制码字的结构表

具体的，在本实施例中，所述步骤S1407中，可以定义具有相同所述真值信息位的所述第一真值二进制码字和所述第二真值二进制码字为一对所述真值码组；同理，可以定义具有相同所述假值信息位的所述第一假值二进制码字和所述第二假值二进制码字为一对所述假值码组，则K的取值为16时，所述真值信息位和所述假值信息位的数量皆为32767个即2

表2真值码组和假值码组数据表

/>

具体的，在本实施例中，所述步骤S1408中，通过将每对所述真值码组中所述第一真值二进制码字和所述第二真值二进制码字进行两两取“异或”，所得到的计算结果再按照结果码字长度逐位右移，并和1取“与”后累加，即得到每对所述真值码组的码距，即为每对所述真值码组中所述第一真值二进制码字和所述第二真值二进制码字之间对应位置上不同码的个数；同理，通过将每对所述假值码组中所述第一假值二进制码字和所述第二假值二进制码字进行两两比较可以得到每对所述假值码组的码距，但本发明不以此为限。

具体的，在本实施例中，考虑技术条件的符合性要求及相关规范要求，可以在所述步骤S1409中引入罚函数，即根据所述预设码距最小值计算所述惩罚值，以对计算的所述未修正总码距进行修正，进而得到所述修正总码距。优选的，所述预设码距最小值可以为4，即n＝4；通过检查所有所述真值码组和所有所述假值码组中码距为0、1、2、3和4的个数可以得到a

请同时参考图1和图3，所述步骤S150包括：步骤S1501、将可行的若干个所述第一生成多项式和可行的若干个所述第二生成多项式构成初始种群，且任一所述第一生成多项式和任一所述第二生成多项式形成一个个体；步骤S1502、计算所述初始种群每个个体对应的修正总码距；步骤S1503、根据所述差分进化因子和所述交叉因子对所述初始种群的每个个体进行变异及交叉操作，以得到由新个体构成的子代种群；步骤S1504、计算所述子代种群每个个体对应的修正总码距；步骤S1505、比较所述初始种群和所述子代种群中任意两个个体的修正总码距，并将修正总码距更大的个体保留，使其进入下一子代种群，直至达到所述终止条件；以及步骤S1506、将达到所述终止条件时对应的种群中的个体即第一生成多项式和第二生成多项式作为最优的第一生成多项式和第二生成多项式，以得到最优的所述第一生成多项式集合和最优的所述第二生成多项式集合。

具体的，在本实施例中，所述差分进化算法是一种基于种群数据迭代的随机搜索算法，它的结构简单，收敛速度较快，则采用所述差分进化算法对优化问题进行求解，可以有效提高求解效率。更为具体的，所述步骤S1501中，可以将根据所述种群数量构建的可行的所述第一生成多项式集合和可行的所述第二生成多项式集合中的所述第一生成多项式和所述第二生成多项式构成所述初始种群。所述步骤S1502中，则根据所述步骤S1402～S1408计算所述初始种群中每个个体的修正总码距，但本发明不以此为限。

具体的，在本实施例中，所述步骤S1503中，可以通过变异机制和交叉机制产生子代种群，且变异公式为：

r’＝r

其中，r’是子代种群中的个体，r

具体的，在本实施例中，所述步骤S1504中，同样根据所述步骤S1402～S1408计算所述子代种群中每个个体的修正总码距。所述步骤S1505中，通过比较所述初始种群和所述子代种群中任意两个个体的修正总码距，并将修正总码距更大的个体保留，使其进入下一子代种群；同时还需要判断是否满足所述终止条件，若不满足所述终止条件则重复所述步骤S1503～S1504，进行迭代计算；若达到所述终止条件，则停止计算并输出优化结果，即输出达到所述终止条件时对应的种群中个体(即最优的第一生成多项式和最优的第二生成多项式)，且最优的若干个所述第一生成多项式和最优的若干个所述第二生成多项式可以对应构成最优的所述第一生成多项式集合和最优的所述第二生成多项式集合，从而有效扩充生成多项式的选择池。可选的，所述终止条件为最大迭代次数；每一种群中所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的数量皆与所述种群数量相同；优选的，所述种群数量为300个。此外，需要注意的是，本实施例中输出的优化结果与所述预设参数的选择直接相关，如果选择更大的种群规模和更多的迭代次数，优化得到的第一生成多项式和第二生成多项式的性能可以进一步提高，但本发明不以此为限。

此外，本实施例中，相较于遍历方法，通过仅比较具有相同所述真值信息位的第一真值二进制码字和第二真值二进制码字以及具有相同所述假值信息位的第一假值二进制码字和第二假值二进制码字，可以极大地减少对应码组的码距计算量或计算代价，同时采用所述差分进化算法进行最优求解可以呈几何倍数减少计算最优解需要的时间。其中，如果是遍历方法，首先需要计算所述第二取值区间(0x10000，0x1FFFF)内所有可行的所述第一生成多项式和所述第二生成多项式的两两组合，存在65534*(65534-1)/2种不同组合情况；其次，任意所述第一生成多项式和所述第二生成多项式两两组合后，需要计算其得到所有码组的码距，需要计算(2*65534-1)*(2*65534)/2次，使用普通个人电脑(i5处理器，主频2.1GHz)，计算一次大约需要9h。因此，现有条件下完成上述问题的遍历计算，最终得到最优解需要约(65534*65533/2)*9h，约2.2*e6年，不具有实际可操作性。

另一方面，本实施例还提供一种基于差分进化算法的生成多项式获取系统，采用如上述的基于差分进化算法的生成多项式获取方法获取最优的第一生成多项式集合和最优的第二生成多项式集合。

综上所述，本实施例提供一种基于差分进化算法的生成多项式获取方法及系统，通过生成初始信息位可以构建初始信息位集合，根据设置的差分进化算法的初始参数可以构建可行的第一生成多项式集合和可行的第二生成多项式集合；根据初始信息位集合、可行的第一生成多项式集合和可行的第二生成多项式集合可以构建生成多项式的适应度函数，采用差分进化算法对适应度函数进行优化求解，则可以获取最优的第一生成多项式集合和最优的第二生成多项式集合，以有效扩充生成多项式的选择池，实现不同车站差异化的编码码组配置，从根本上避免数据的误用，同时还可以使配置的编码码组两两码距尽可能大。本实施例中相较于遍历方法，通过仅比较具有相同真值信息位的第一真值二进制码字和第二真值二进制码字以及具有相同假值信息位的第一假值二进制码字和第二假值二进制码字，可以极大地减少对应码组的码距计算量或计算代价，同时采用差分进化算法进行最优求解可以呈几何倍数减少计算最优解需要的时间，具有可操作性；此外本实施例还能够提高编码空间中可用码组的数量及码组间的码距，以适应复杂程度越来越高的联锁车站的变量表示要求，提高安全性。同时差分进化算法的初始参数可以调节，通过调整初始参数参数可以适应对不同使用场景下对码距的不同要求。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。