在面对复杂系统或多个影响因素的决策问题时，传统的单一评价方法往往难以全面、准确地反映实际情况。因此，结合多种评价手段成为当前研究的热点之一。其中，层次分析法（AHP）与模糊综合评价法的融合应用，为多指标决策问题提供了更为科学和系统的解决思路。

AHP是一种将定性与定量分析相结合的系统化决策方法，它通过构建层次结构模型，将复杂问题分解为若干个子问题，并利用专家判断进行两两比较，从而计算出各因素的权重。这种方法的优点在于能够有效处理主观判断带来的不确定性，使决策过程更具逻辑性和可操作性。

而模糊综合评价法则是在传统综合评价基础上引入了模糊数学的思想，用于处理那些具有模糊性、不确定性的评价对象。该方法通过对各个指标进行模糊化处理，再通过隶属度函数对评价结果进行量化，最终得出一个综合评价结果。其核心在于能够更贴近实际问题中信息不完全、边界不清的情况。

当AHP与模糊综合评价法结合使用时，可以发挥各自的优势，弥补单一方法的不足。首先，AHP用于确定各评价指标的权重，确保权重分配更加合理；其次，模糊综合评价法则用于对各指标的评价值进行综合处理，提升评价结果的科学性和实用性。这种组合方式不仅提高了决策的准确性，还增强了对复杂问题的适应能力。

在实际应用中，该方法已被广泛应用于企业绩效评估、项目风险分析、环境质量评价等多个领域。例如，在企业绩效评估中，可以通过AHP确定财务、市场、运营等各项指标的权重，再利用模糊综合评价法对各项指标的实际表现进行量化分析，最终得出企业的整体绩效水平。

尽管AHP与模糊综合评价法的结合具有诸多优势，但在实际操作过程中也需要注意一些问题。比如，如何科学合理地设置模糊隶属函数、如何避免专家判断中的主观偏差等。这些问题都需要在实践中不断优化和完善。

综上所述，AHP与模糊综合评价法的结合，为多指标决策问题提供了一种有效的分析工具。随着人工智能与大数据技术的发展，这一方法在未来有望得到更广泛的应用与深入研究。