本文是通过对和谐校园评价体系的研究，运用先进的科学手段，将获取的和谐校园数据信息进行分析判断并处理，对影响高校校园和谐水平的指标进行价值优劣性的判断，从而为高校和谐校园的实施找到可行与不足之处并提出相关意见，也为进行和谐校园建设更针对性地提供了决策依据。本文充分地认识到国内和谐校园建设理论与实践近几年来的迅猛发展，但相对于和谐校园评价，即找出不足并针对性改进却往往忽视，很少关注到和谐校园建设背后起支配与指导作用的科学信息综合处理与数据挖掘理论研究和各方面算法的研究与实践，更是没有基于web的面向高校和谐校园建设的决策仿真系统的支持。　　本文在天津市和谐校园评价指标体系的基础上对国内和谐校园评价的算法以及技术进行述评，首先以改进的层次分析法为起点，弥补了原有层次分析法主观性较强的特点，与此同时综合运用符合层次分析法数据特点的遗传算法建立和谐校园评价指标模型并通过计算得到各级指标权重;然后是以改进的灰色聚类分析法为基础，综合运用模糊评价方法对和谐校园评价体系各观测点进行评价，并对其白化权函数进行了改进，得到了被评价特定高校校园和谐水平的定量评价结果;接下来是运用决策树算法，解决了该高校和谐校园评价结果分析中定量分析转化定性分析的问题，给出定性分析结果，针对不同的定性结果向获评高校提出不同建议;接下来是基于web的面向高校和谐校园建设的决策仿真系统，使和谐校园评价与决策更加网络化，技术化。最后是在开发面向高校和谐校园建设的决策仿真系统的同时使用大数据的思想，使得随着评价次数的不断增加，数据库内数据到达一定程度时，和谐校园评价的主观性影响也会随之不断减少很多，实现和谐校园评价准确性的大大提高。最终通过科学先进的和谐校园评价模型与决策仿真系统使和谐校园评价对和谐校园建设达到预期的辅助决策效果，从而更快更有效地提高国内高校校园和谐水平。