在实际问题的决策过程中，单一的方法往往难以全面反映复杂的实际情况。层次分析法（AHP）与模糊综合评价法（FCE）作为两种常用的决策工具，在各自的领域内表现出色。然而，将两者结合起来使用，可以弥补彼此的不足，提供更加科学合理的决策支持。

层次分析法是一种定性和定量相结合的多目标决策方法，它通过构建递阶层次结构模型，将复杂的问题分解为若干个子问题，并利用两两比较的方式确定各因素的重要性权重。这种方法特别适用于那些需要综合考虑多个相互关联的因素的情况。但是，当面对不确定性强或难以精确量化的情境时，单纯依赖层次分析法可能会显得力不从心。

而模糊综合评价法则擅长处理不确定性信息，在面对主观判断较多或者数据不够完整清晰的情况下能够较好地发挥作用。它基于模糊数学理论，通过建立隶属度函数来描述事物之间的关系，并运用模糊运算规则得出最终结论。尽管如此，由于其本身缺乏对决策过程中的逻辑顺序进行系统性分析的能力，因此也存在一定的局限性。

为了克服上述两种方法各自的缺点并发挥它们各自的优势，我们可以尝试将两者有机结合在一起。具体来说，首先利用层次分析法来构建整体框架，明确各个评价指标之间的层级关系及其相对重要程度；然后在此基础上应用模糊综合评价法来进行具体的数值计算与结果整合。这样不仅能够保证整个评价体系具有严密的逻辑结构，还能有效应对实际操作中遇到的各种不确定性挑战。

此外，在结合使用这两种方法时还需要注意以下几点：一是合理选择评价标准和参数设置，确保模型具备良好的适应性和准确性；二是加强对专家意见的吸收采纳力度，充分利用专业知识提升决策质量；三是不断优化算法流程，提高计算效率以满足大规模数据分析的需求。

总之，层次分析法与模糊综合评价法的有效结合为解决复杂多变的实际问题提供了新的思路和途径。通过这种方式，我们能够在保持科学严谨性的前提下更好地服务于经济社会发展的方方面面。