18世纪60年代以来,随着各国城市化规模的不断扩大,工业化水平的不断提高,人口的急剧增加以及能源消耗的不断增加,造成的城市空气污染问题日益严重。从目前来看,我国多个区域都曾出现持续时间长、涉及范围广的空气污染。其中,京津冀、长三角和珠三角区域的污染情况最为突出,这不仅严重影响了城市市民正常的出行和生活,而且还对市民的身心健康产生了负面影响。因此,空气质量和环境污染问题逐渐成为人们所关注的核心问题。为了有效地防治和减轻城市空气污染,需要对空气质量作出科学的评价和分析,客观了解和认识城市空气污染现状,从而实现空气污染科学有效的防治,这对于城市空气质量的改善具有深远的意义。基于此,本文在系统梳理了目前有关空气质量评价和影响因素的研究进展和成果的基础上,结合国家最近发布的《环境空气质量标准》和《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》文件（2016年全国实施）,提出了基于改进免疫克隆选择算法优化大气污染损害率公式参数的空气质量评价模型,并将该模型应用于广州市空气质量评价,具有一定的实用性和应用前景。本文主要研究工作和成果如下:（1）在人工免疫系统的基础上,针对免疫克隆选择算法进行了理论和应用研究。通过引入网割预处理、震荡变异法和改进记忆机制等途径,提出了一种具有全局收敛、精度更高、收敛速度更快的改进免疫克隆选择算法。采用该算法对大气污染损害率公式R_i（28）1(1（10）ae^-bxi)^c进行参数优化,并和韩旭明博士提出的引入疫苗接种策略和高斯变异算子的免疫克隆选择算法（ICSA-VSLGMO）进行对比分析。结果表明,本文改进的免疫克隆选择算法在全局和局部范围内搜索更为细腻,求解精度进一步得到提高,而且由于本算法引入免疫记忆机制,在第二次运行该算法时,算法的收敛速度更快（迭代次数在20次以内）,精度更高（达到小数点后8位）。（2）随着计算技术的发展,利用智能计算构建科学精准的空气质量评价模型具有重大的现实意义。本文结合国家环境保护部最新发布的空气质量标准,利用改进免疫克隆算法进行参数优化,建立了基于大气污染损害率公式参数的空气质量评价模型,并将该模型应用于广州市空气质量评价。通过与于宗艳提出的免疫粒子群算法（IPSO）和空气质量指数（AQI）法进行评价对比分析,验证了该模型的合理性和有效性。（3）利用本文空气质量评价模型对广州市2014年和2015年空气质量监测站数据进行评价,并利用SPSS和Excel做统计分析。结果表明广州市NO₂、PM₁₀和PM_2.5的平均归一化权值贡献率占90%以上,是主要空气污染源。从整体上看,广州市2015年空气质量状况同比有所改善,并且呈季节性变化,夏季最优,冬季最差,其中5月至9月的空气质量相对较好。