层次分析法（AHP）和模糊综合评价法（FCE）是两种常用的综合评价方法，它们可以结合使用，以处理具有多层次结构和模糊性的复杂问题。以下是这两种方法的介绍和应用实例：
层次分析法（AHP）
定义与特点
层次分析法是一种多因素决策分析方法，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。
具有高度的层次性、系统性、简洁性和实用性，适合处理多因素决策问题。
实施步骤
分析问题，确定系统中各因素之间的因果关系，建立多级（多层次）递阶结构模型。
对同一层次的要素以上一级的要素为准则进行两两比较，并根据评定尺度确定其相对重要程度，建立模糊判断矩阵。
通过一定计算，确定各要素的相对重要度。
通过综合重要度的计算，对所有的替代方案进行优先排序，从而为决策人选择最优方案提供科学的决策依据。
模糊综合评价法（FCE）
定义与特点
模糊综合评价法基于模糊数学的隶属度理论，将定性评价转化为定量评价，适用于处理模糊和不确定性信息。
通过确定评价对象和评价指标，建立评估矩阵，计算各因素的权重，并进行模糊运算，得到定量的综合评价结果。
结果清晰，系统性强，适合解决各种非确定性问题。
实施步骤
确定评价对象和评价指标。
建立评估矩阵，由因素之间的摩擦和协调程度决定隶属度。
计算各因素的权重，通过组合隶属函数，把所有因素的影响加权汇总为一个代表性指标。
根据代表性指标进行排序，从而得到最后的评价结果。
结合应用
层次分析法和模糊综合评价法可以结合使用，以充分利用它们的优势。例如，可以通过层次分析法确定各指标的权重，然后利用模糊综合评价法对各个指标进行模糊评价，最终得到一个综合得分。这种方法可以有效减少评价中的主观性，提高评价的科学性、准确性和可操作性。
应用实例
问题背景 ：评价学生的学习成绩。评价指标体系：
包括学习成绩、学习态度、团队合作等多个指标。
实施步骤
利用层次分析法确定各指标的权重。
通过问卷调查、专家打分等方式确定各指标的隶属度，构造模糊评价矩阵。
进行模糊合成，计算出综合得分。
根据综合得分对学生进行评价。
通过这种结合方法，可以更加客观、全面地评价学生的学习情况，提高评价的准确性和可靠性。