模糊层次分析法（AHP）和模糊综合评价法是两种常用的多因素决策分析方法，二者在理论基础、应用场景和实施步骤上既有联系又有区别。以下是两者的核心对比：
一、理论基础
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模糊层次分析法（AHP）
基于结构层次分析法（AHP），通过构建目标层、准则层、因素层的层次结构模型，利用特征向量法或权重逆法计算各因素权重。
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模糊综合评价法
基于模糊数学理论，通过模糊集合与隶属度函数处理指标间的模糊性和不确定性，将定性评价转化为定量评价。
二、应用场景
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AHP ：适用于因素较少且影响明确的多因素决策问题，尤其适合需要精确量化权重的情况（如方案比较、排序）。
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模糊综合评价 ：适用于指标复杂、存在模糊性或不确定性的场景，如综合评估医院节能改造效果、农业水价改革绩效等。
三、实施步骤
模糊层次分析法（AHP）
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构建层次结构模型 ：明确目标、准则、因素三级结构。
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构造判断矩阵 ：通过两两比较确定因素间的相对重要性。
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计算权重 ：采用特征向量法或权重逆法求解各因素权重。
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一致性检验 ：确保判断矩阵的一致性。
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综合评价 ：计算总得分并得出结论。
模糊综合评价法
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确定评价指标体系 ：构建包含量化与质化指标的指标体系。
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量化指标关系 ：通过专家调查确定指标权重和隶属度函数。
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模糊变换与合成 ：对指标进行模糊化处理，合成综合评价结果。
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结果分析 ：以模糊集合形式呈现评价结果，避免绝对化结论。
四、核心差异
| 维度 | AHP | 模糊综合评价法 |
|---|---|---|
| 理论基础 | 结构层次分析法（AHP） | 模糊数学与隶属度理论 |
| 权重确定 | 精确量化（特征向量法/权重逆法） | 基于专家判断的模糊权重 |
| 适用性 | 因素较少且影响明确 | 因素复杂且存在模糊性 |
| 结果形式 | 具体数值（排序） | 模糊集合（区间表示） |
五、互补性
AHP可作为模糊综合评价的权重确定方法，通过AHP计算出的权重可应用于模糊综合评价中，从而结合两者的优势。例如，在医院节能改造评估中，先用AHP确定关键指标权重，再用模糊综合评价处理指标间的模糊关系。
选择AHP还是模糊综合评价法需根据具体问题场景决定：若需精确量化权重且因素较少，优先选AHP；若需处理复杂多因素且存在模糊性，建议采用模糊综合评价法。
