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，比如企业管理、城市规划等。下面分别介绍这两种方法及其特点和应用步骤。
层次分析法（AHP）
理论基础：
层次分析法（AHP）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：
1. 分析问题，确定系统中各因素之间的因果关系，对决策问题的各种要素建立多级（多层次）递阶结构模型。
2. 对同一层次（等级）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，最后据此建立模糊判断矩阵。
3. 通过一定计算，确定各要素的相对重要度。
4. 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
理论基础：
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。该方法根据模糊数学的隶属度理论对受到多种因素影响的事物或对象做出一个定量的总体评价。模糊综合评价法可以有效克服传统评价方法无法处理模糊和不确定性信息的缺点，在不确定情况下有较好的适用性。
应用步骤：
1. 确定评价对象和评价指标。
2. 建立评估矩阵，由因素之间的摩擦和协调程度决定隶属度。
3. 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。
4. 根据代表性指标进行排序，从而得到最后的评价结果。
模糊层次分析法（FCE）
模糊层次分析法（FCE）是层次分析法（AHP）和模糊综合评价法（FCE）的结合体。它将评价因素按照一定规则进行分类形成层次结构，一般有目标层、准则层和因素层三层结构。具体步骤包括：
1. 根据决策目标建立递阶层次结构模型。
2. 构造判断（成对比较）矩阵。
3. 计算权重向量（层次单排序）及其一致性检验。
4. 层次总排序及其一致性检验。
5. 进行单因素模糊评价，获得评价矩阵。
6. 确定因素权向量。
7. 进行模糊合成并进行综合评价。
8. 确定系统总得分。
总结
层次分析法：适用于需要多因素决策分析的情况，通过构建层次结构模型和判断矩阵，计算各因素的权重，最终得出决策结果。
模糊综合评价法：适用于处理模糊和不确定性信息的情况，通过建立评价矩阵和计算隶属度，将定性评价转化为定量评价，最终得出综合评分。
模糊层次分析法：结合了层次分析法和模糊综合评价法的优点，适用于需要多层次、多因素决策分析的情况，能够更全面地考虑各种因素的影响，并提供科学的决策依据。
在实际应用中，可以根据具体问题的性质和需求，选择合适的方法或结合使用这两种方法，以提高决策的科学性和准确性。