FBA算法，即層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和模糊綜合評價法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE），是一種多目標決策方法，通過對不同因素的定性和定量分析，幫助決策者做出科學的決策。該算法在工程、管理、經濟等領域得到了廣泛的應用，成為了一種重要的決策分析工具。
FBA算法的核心思想是將復雜的多目標決策問題分解為若干層次的準則和子準則，通過對這些層次進行逐層比較和評價，最終得出各個因素的權重及最佳決策方案。通過對問題進行層次劃分，將決策問題分解為目標層、準則層和方案層。然后，在每一層次內部進行兩兩比較，確定各因素之間的重要程度或者優劣關系。利用數學方法計算出每個因素的權重，最終得出最佳的決策結果。
AHP作為FBA算法的重要組成部分，主要用于解決定性因素之間的相對重要性評價問題。它通過構建判斷矩陣，運用特征值和特征向量的方法，計算出各個因素的權重，從而確定最優的決策方案。AHP方法的優勢在于可以充分考慮專家意見和經驗，使主觀因素得到客觀的量化分析，提高了決策的科學性和可靠性。
另一方面，FCE方法則主要用于處理定量因素的綜合評價。在實際決策過程中，經常會涉及到大量的定量數據，FCE方法可以將這些數據進行模糊化處理，并建立模糊綜合評價模型，得出各個因素的綜合得分，從而為決策提供參考依據。FCE方法的優勢在于可以很好地應對現實世界中存在的不確定性和模糊性，對于缺乏精確數據的決策問題具有很強的適用性。
FBA算法作為一種綜合性的多目標決策方法，結合了AHP和FCE兩種重要的決策分析技術，具有很強的實用性和適用性。它不僅可以幫助決策者科學地進行決策分析，還可以有效地克服主觀性、不確定性和模糊性帶來的困難，為各種類型的決策問題提供了一種科學、系統的解決途徑。
在實際應用中，FBA算法已經被廣泛應用于工程項目選址、投資決策、供應商選擇、產品設計、市場營銷等領域。通過對各種因素的層次化分析和綜合評價，FBA算法可以幫助企業和組織做出更加科學、合理的決策，提高決策的準確性和效果，進而推動企業的可持續發展。
FBA算法以其科學性、系統性和實用性，在多目標決策領域展現出了巨大的潛力和優勢。隨著信息技術的不斷發展和完善，相信FBA算法在未來會有更加廣闊的應用空間，為各行各業的決策者提供更好的決策支持和決策服務。