利用人工免疫算法实现对网络结构的优化，以达到同步演化效果提升的目的。
第一，由于本章优化的对象为网络结构，优化结果的优劣需要通过同步性能的高低来呈现，因而，本部分以Kuramoto模型中同步程度的判断函数作为抗原，以演化结果来评判网络结构，即：
其中，r值为t次演化后的同步程度值；产生初始抗体种群，即初始网络结构。以3.2.1节所述的方法来生成初始网络作为抗体，种群大小为20。
对抗体按点与点之间的连接情况进行编码，如一条边的两个节点分别为1和3，则如表3-4所示，用（1，3）代表连接节点1和3的连边，以此方法来对整个网络（见图3-6）进行描述。
表3-4 网络结构编码
图3-6 网络结构图
第二，计算亲和力。分别计算抗原和抗体i之间的亲和力（Sg）i及抗体i和抗体j之间的亲和力（Sb）ij。抗原和抗体之间的亲和力以t时刻的同步判断依据r值来衡量，即：
其中，r值越大，亲和力越高。抗体和抗体之间的亲和力以网络节点间平均最短距离、聚类系数和度分布方差的相似性来衡量，即：
其中，id，jd为网络i和网络j节点之间的平均最短距离，ic，jc为网络i和网络j的聚类系数，ie，je为网络i和网络j的度分布方差。
第三，记忆细胞更新。将与抗原亲和力高的抗体加入记忆细胞中，由于记忆细胞的数目有限，在记忆细胞中新添加的抗体将取代具有最高亲和力的原始抗体。
第四，促进或抑制抗体的产生。计算抗体的期望值，期望值低的将受到抑制，抗体在种群中的浓度为：
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式中，acij=
。抗体i的期望值公式为：
由式（3-8）可知，与抗原亲和力较高的抗体和低浓度的抗体会有较高的生存率，而和抗原亲和力较低的抗体及浓度较高的抗体会得到抑制，从而保证免疫控制的多样性。
第五，产生新的抗体。如图3-7—图3-10所示为抗体交叉变异过程及网络结构在交叉变异后的结果。首先，随机挑选两个抗体，利用随机函数选择需要交叉操作的节点和连线的编号；其次，为了使新抗体更具多样性，同时保持上一代抗体具有的优势，交叉节点及连边数量的选取需要在一定的范围内，本章经过多次仿真实验，发现选取交叉节点及连边的数量在接近整个网络的1/5时，无论是仿真实验的最终效果还是算法的收敛速度都相对较好，因此本实验选取交叉节点和连边的数量为整个网络的1/5；最后，检查交叉操作后的两抗体是否存在重连边，若存在，则对其中一个节点进行变异操作，保证整个网络不存在重连边，并利用新生成的抗体去替代上一代中亲和力较低的抗体，形成新一代的抗体。重复执行上述步骤，直到抗原与抗体的亲和力的值稳定在1附近。本章设定的抗原和抗体的亲和力的阈值为0.97，同时为了确保同步的稳定性，需要保持同步值的稳定，本章设定连续50次超过阈值为同步稳定的依据。基于多次的实验仿真，当连续50次都超过设定的阈值时，该网络基本可以确定达到同步，从而停止迭代，结束本次优化过程。
图3-7 抗体的交叉操作示意图
图3-8 交叉操作后网络结构示意图
图3-9 抗体的变异操作示意图
图3-10 变异操作后网络结构示意图
第六，将编码还原为规则，最终得到网络结构。融合AIS算法的同步优化流程如图3-11所示。
图3-11 人工免疫算法实现网络结构优化的流程
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