模糊综合评价法和层次分析法（AHP）是两种常用的多准则决策方法，它们在理论基础、分析过程和应用场景上存在显著差异。
理论基础
层次分析法（AHP）：基于结构层次分析，通过构建层次结构体系，将问题分解为多个层次，并通过两两比较的方式确定各因素之间的相对重要性，最终利用数学方法（如特征向量法或权重逆法）计算各因素的权重，得出综合评价结果。
模糊综合评价法（FCE）：基于模糊集合理论，将描述系统各要素特性的多个非量化信息进行定量化描述。通过构造模糊评判矩阵和权重系数集进行模糊合成运算，从而得到对决策方案的综合评价结果。
分析过程
层次分析法：通过逐层分解的方式构建分析模型，确定各因素的权重并综合得出结论。具体步骤包括选择评价对象、建立评价标准及指标体系、构建判断矩阵、计算各因素的权重和总得分。
模糊综合评价法：首先确定评价因素及其模糊评判矩阵，然后结合权重系数集进行模糊合成运算，最终得到综合评价结果。该方法能够处理评价指标之间的模糊性和不确定性。
适用范围
层次分析法：适用于解决结构化程度较高的问题，能够充分利用决策者的经验和判断，广泛应用于经济、管理、社会等多个领域。
模糊综合评价法：适用于处理多因素复杂性评价和决策问题，特别是在存在不确定性和模糊性的情况下，能够较好地反映评价指标之间的相互关系和相对重要性。
结合应用
层次分析法和模糊综合评价法可以结合使用。例如，在模糊综合评价过程中，权重可以由层次分析法计算，然后将权重和得分综合起来得出更准确的总分。
总结：
层次分析法侧重于通过结构化和系统化的方法确定各因素的权重，适用于结构化程度较高的问题，并且能够充分利用决策者的主观判断。
模糊综合评价法则侧重于处理模糊和不确定性信息，适用于多因素复杂性评价和决策问题，能够较好地反映评价指标之间的相互关系和相对重要性。
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，或者将两种方法结合使用，以提高评价的科学性和准确性。