模糊综合评价法和层次分析法（AHP）是两种常用的定量决策方法，它们在多个领域中都有广泛应用，如企业管理、城市规划等。以下是它们的主要区别和应用：
理论基础
模糊综合评价法：来源于模糊数学，其理论基础为模糊集合与模糊逻辑。该方法将各指标之间的相互影响看成模糊集合，采用信息量的概念对各个指标之间的隶属度进行定量化，并将隶属度转化为权重，进而得到总体评价结果。
层次分析法：是一种多因素决策分析方法，其理论基础为结构层次分析。该方法通过构建一个层次结构体系，将问题划分为多个层次，确定因素所处的层次，并制定判断矩阵。利用特征向量法和权重逆法计算出每个因素相对于决策的权重，进而得出最终结果。
应用步骤
模糊综合评价法：
1. 确定因素集：包括影响评价对象的各种因素。
2. 确定评语集：对各个指标进行语言描述，形成评价集合。
3. 确定隶属度矩阵：将各个因素对评价集合的隶属度进行量化。
4. 进行模糊运算：将隶属度矩阵与权重矩阵进行运算，得到综合评价值。
层次分析法：
1. 确定目标：明确评价的目标。
2. 制定判断矩阵：通过两两比较的方式确定各因素之间的相对重要性。
3. 计算权重：利用特征向量法或权重逆法计算出每个因素的权重。
4. 综合评价：根据各因素的权重进行综合评价，得出最终结果。
适用范围
模糊综合评价法：适合处理信息不精确或具有模糊性的决策问题，适用于解决不确定情况下的评价问题。
层次分析法：适合解决结构化程度较高的问题，注重决策者的经验和判断，能充分反映决策者的主观意愿。
结合应用
模糊综合评价法和层次分析法可以结合使用，以弥补各自的不足。例如，在构建评价指标体系时，可以先用层次分析法确定各指标的权重，然后用模糊综合评价法进行综合评估，从而提高评价的科学性、准确性和可操作性。
建议
在实际应用中，可以根据具体问题的特点和需求选择合适的方法或将其结合使用。如果问题具有较高程度的模糊性和不确定性，建议优先考虑使用模糊综合评价法。如果问题结构较为清晰，且需要结合专家的主观判断，层次分析法可能更为适用。两者结合使用可以提供更全面、科学的评价结果。