层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种用于多准则决策的定量分析方法。它最早由美国运筹学家托马斯·萨阿蒂（Thomas L. Saaty）于1970年提出，目的是帮助人们在复杂的决策环境中做出合理、准确的选择。
AHP方法的核心思想是将一个复杂的决策问题进行层次化，并通过比较两两因素之间的重要性，建立一个准则和子准则的完整结构体系。该体系包含准则层、子准则层和方案层，帮助决策者分析和比较不同因素之间的权重关系。
AHP方法的步骤如下：
1. 建立准则层：首先，确定决策问题的目标，并将其作为准则层的根节点。然后，根据决策问题的性质和要求，确定与该目标相关的准则，作为准则层的子节点。
2. 建立子准则层：对于每个准则，进一步细分为子准则。这些子准则应该能够全面反映和评估原始准则。子准则与准则之间形成层次结构。
3. 建立方案层：确定可供选择的方案，作为最底层的叶节点。这些方案代表了决策问题的具体选项。
4. 构建判断矩阵：通过两两比较来量化准则和子准则之间的相对重要性，构建判断矩阵。判断矩阵中的每个元素表示一个因素对于另一个因素的相对重要程度。
5. 计算权重向量：使用特征根法或一致性指标（Consistency Index，CI）来计算判断矩阵的权重向量。一致性比率（Consistency Ratio，CR）用于评估判断矩阵的一致性。
6. 进行一致性检验：通过计算CR值来判断判断矩阵的一致性程度。如果CR值小于0.1，则认为矩阵的一致性是可以接受的。
7. 求解最终权重：将各层次的权重进行组合，计算最终的权重向量，得出对不同因素的相对重要性排名。
8. 方案评估和决策：根据最终权重向量，对各个方案进行评估和比较，从而做出最佳决策。
AHP方法的优点在于它能够将决策问题进行系统化和结构化处理，提供了一种相对客观的权重比较方法。此外，AHP还可以通过修改判断矩阵来应对不同决策者的主观偏好。
然而，AHP方法也存在一些限制。首先，判断矩阵的构建过程涉及到决策者主观判断，因此可能存在主观偏差。其次，AHP方法要求决策者能够准确、一致地比较不同因素的重要性，这可能需要一定的专业知识和经验。
综上所述，AHP是一种常用的多准则决策方法，通过层次化的结构和权重评估，帮助决策者在复杂的决策环境中做出合理的选择。在实际应用中，需要注意准确构建判断矩阵和进行一致性检验，以提高决策结果的可靠性和可行性。