随着我国城镇化水平的不断提高,城市化发展关注的焦点逐渐从关注发展速度向关注发展质量上转移,当今社会物质的极其丰富,更是让人们更加关注精神世界,城市休闲逐渐成为人们生活不可或缺的一部分。城市休闲的相关研究将有助于人们生活质量的提高,促进城市休闲系统的完善。然而,我国城市休闲研究起步较晚,目前仍处于起步阶段,缺乏从系统论的角度对整个城市休闲系统进行深入的分析和研究。本文通过理论分析和实证研究,借助Lingo11.0、Spss20.0、Matlab2013a等软件,首先建立带有改进的灰色关联-AHP约束锥的DEA模型,借助构建的休闲评价指标体系,对2014年24个城市的城市休闲系统进行评价,使得城市休闲建设产出最大化:max(μYj0+μ0L)并依据模型结果,给出城市休闲建设效率的排名。其中,城市休闲系统建设效率排名前三的依次为重庆、北京、武汉。同时该模型极大改善了原始灰色关联-AHP模型中出现的绝大多数DMU有效的失常情况。之后本文将模糊-C均值聚类中的隶属度引入粒子群算法中,结合人工免疫算法,提出了基于FCM的免疫粒子群聚类算法,该方法在避免粒子群算法过早收敛、搜索精度不高等问题的基础上,解决了传统聚类分析难以处理高维数据的问题。同时运用该算法,对24个城市休闲水平进行分类,最终分类结果为:第一类:杭州,上海,深圳,福州;第二类:西安,广州,成都,武汉,南京,北京,重庆,天津;第三类:兰州,石家庄,郑州,太原,济南,长春,海口,长沙,南昌,合肥,昆明,哈尔滨。根据24个样本城市休闲建设的生产效率值和城市休闲水平的分类,我们可以发现,整体上样本城市休闲建设的生产效率普遍偏低,休闲建设的生产效率跟经济发展没有必然的联系;样本城市的休闲水平普遍不高;上海不管从城市休闲建设效率还是城市休闲整体水平都在24个样本城市的前列,短期内具有发展成为休闲都市的能力;第二类城市的城市休闲建设效率普遍中等偏上,经过进一步的发展有希望进入第一类城市休闲水平中,尤其是北京、重庆、武汉、成都;福州虽处于城市休闲水平发展第一类中,但2014年休闲建设效率偏低,应多多关注城市休闲建设;杭州与深圳在城市休闲水平发展的第一类,但目前从城市休闲建设效率上看,在城市休闲建设方面,杭州比深圳拥有更强的发展势头。样本城市大都为我国各省会和经济发达城市,一定程度上可以认为它们在整个省份中拥有较高的休闲建设水平,因此,可以得出我国整体城市休闲系统仍有较大的发展空间。