层次分析法是数学建模中基础的评价类模型之一，适用于系统性的分析决策问题。其优点在于提供了一种简洁实用的决策方法，能从定性分析与定量分析相结合的角度进行决策。此外，所需定量数据信息较少，这使得层次分析法在实际应用中更为灵活。然而，层次分析法也有其缺点，特别是在指标过多时数据统计量大，权重难以准确确定，特征值和特征向量的计算复杂，且定量数据较少，定性成分多，可能难以令人信服。此外，层次分析法只能从原有方案中进行选取，而不能为决策者提供解决问题的新方案。

模糊综合评价在处理模糊评价对象时，通过精确的数字手段提供科学、合理的量化评价，其评价结果包含的信息比较丰富，可以进一步加工得到更深层次的参考信息。然而，这种方法的计算复杂度较高，指标权重的确定具有较强的主观性。在指标集较大时，权矢量与模糊矩阵不匹配可能导致评价结果出现超模糊现象，分辨率较差，甚至在极端情况下评判失败。为解决这一问题，分层模糊评估法可能是一个有效的改进方案。

熵值法是一种基于指标变异程度的客观赋权方法，避免了人为因素的影响，适用于客观评价。然而，它不能减少评价指标的维数，有时确定的指标权数与预期结果可能有较大偏差。这使得熵值法在应用中需要谨慎考虑。

TOPSIS法（技术权重向量最短距离法）旨在通过避免数据的主观性，无需目标函数检验，较好地刻画多个影响指标的综合影响力度。它适用于处理具有多个输入和输出的问题，且对数据分布、样本量、指标数量的限制较少，提供了较高的灵活性。然而，该方法需要处理多个研究对象，且每个指标的数据量化选取可能较为困难。此外，指标选取的数量影响着方法的有效性。

数据包络分析（DEA）在经济学中用于处理具有多个输入和输出的问题，提供了综合评估效率的指标，适用于处理间隔数据及序号数据。其加权值的数学计算过程减少了人为偏见，不受样本规模影响。但该方法不适用于变量过多的情况，输入输出变量间关系的考虑不足，且在样本量过小时结果可能不够可靠。

秩和比法（RSR法）通过数据的相对大小关系进行分析，避免了数值本身的运用，适用于微小变动的显示和对离群值的抗敏感性，能对评价对象进行排序，找出优劣。然而，秩和比法可能会在对指标进行恰当编秩时损失部分信息。

灰色关联法在数据要求较低、工作量少的情况下，为决策者提供了较少信息损失的分析手段。然而，该方法要求对各项指标的最优值进行确定，存在较强的主观性，并且部分指标的最优值难以确定。

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