目前，在不同的領(lǐng)域已有幾十到上百種評(píng)價(jià)方法。但每一種評(píng)價(jià)方法，都必須包含如下兩部分內(nèi)容:提供為解決屬性之間不可公度問(wèn)題的方法；構(gòu)建一個(gè)純量化多元函數(shù)，用以權(quán)衡評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合效用或綜合水平。下面重點(diǎn)介紹幾種常用的評(píng)價(jià)方法。

（1）層次分析法

層次分析法在目前的旅游資源評(píng)價(jià)、旅游環(huán)境承載力、生態(tài)預(yù)警等方面都有運(yùn)用。層次分析方法又稱解析遞階過(guò)程，是美國(guó)著名的運(yùn)籌學(xué)家、匹茲堡大學(xué)教授塞蒂 （T.L.Saaty，1973）提出的一種系統(tǒng)分析法，主要用于求解層次結(jié)構(gòu)或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜評(píng)估系統(tǒng)的評(píng)估問(wèn)題。就國(guó)內(nèi)而言，1988年，在中國(guó)天津召開(kāi)了第一屆國(guó)際層次分析法研討會(huì)；以后每?jī)芍寥昱e辦一次，至今已召開(kāi)了6屆。層次分析法是指將決策有關(guān)的元素進(jìn)行層次分解，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定量分析的決策方法。

層次分析法的基本思路是根據(jù)系統(tǒng)的具體性質(zhì)和要求，將復(fù)雜問(wèn)題分為若干層次，建立層次模型，再由專家和決策者對(duì)所列問(wèn)題通過(guò)兩兩比較而逐層進(jìn)行判斷評(píng)分，確定評(píng)價(jià)因子的權(quán)重，進(jìn)而計(jì)算判斷矩陣的特征向量，確定下層指標(biāo)對(duì)上層指標(biāo)的貢獻(xiàn)程度。層次分析法目前在旅游資源評(píng)價(jià)、旅游環(huán)境承載力、生態(tài)預(yù)警等方面都有運(yùn)用，往往與特爾菲法結(jié)合使用。

（2） 特爾菲法 （Delphi Method）

特爾菲法又稱專家征詢法，是由美國(guó)蘭德公司數(shù)學(xué)家赫爾默和達(dá)爾奇首先提出并投入應(yīng)用。特爾菲法是一種以問(wèn)卷的形式對(duì)專家進(jìn)行意見(jiàn)征詢，然后匯總專家意見(jiàn)，并以之作為問(wèn)題解答的一種方法。最后結(jié)論的確立一般建立在多輪意見(jiàn)征詢的基礎(chǔ)上。

特爾菲法一般分3～4輪征詢。特爾菲法的基本程序是:首先確定征詢主題，征詢題目一般是對(duì)社會(huì)發(fā)展某一領(lǐng)域有重大影響且直接分析困難、意見(jiàn)分歧較大的課題；然后選擇所要征詢的專家，要求專家有廣泛的代表性，一般應(yīng)包括研究層、管理層和決策層的專家，而且總?cè)藬?shù)應(yīng)控制在適當(dāng)范圍，一般以20～50人之間為宜，某些大型課題也可達(dá)100人左右；最后就是設(shè)計(jì)意見(jiàn)征詢表并回收、整理意見(jiàn)；進(jìn)行繼續(xù)征詢，最后得出解答問(wèn)題的結(jié)論。由于被征詢?nèi)耸潜绢I(lǐng)域的專家，而且各專家獨(dú)立思考不受其他人影響，因此，最后給出自己的結(jié)論的可靠程度較高?？梢圆捎枚噍喺髑笠庖?jiàn)的辦法^[20]。地質(zhì)旅游資源環(huán)境的綜合評(píng)價(jià)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，它的指標(biāo)體系的構(gòu)建復(fù)雜。指標(biāo)體系的構(gòu)建是否合理關(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。

（3）主成分分析法

主成分分析是多元統(tǒng)計(jì)分析的一個(gè)分支。20世紀(jì)30年代，由于費(fèi)希爾 （Fisher）、　霍特林 （Hotelling）、　許寶祿及羅伊（Roy）等人的一系列奠基性工作，使得多元統(tǒng)計(jì)分析成為應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)重要分支。主成分分析，先是由卡爾 （Karl）、皮爾遜 （Pearson）應(yīng)用于非隨機(jī)向量，而后霍特林 （Hotelling）將之推廣到了隨機(jī)向量。主成分分析方法是一種多變量數(shù)學(xué)分析方法，能將眾多的具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的指標(biāo)歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)，也就是主成分，每個(gè)主成分都是原來(lái)多個(gè)指標(biāo)的組合。比如，在旅游資源評(píng)價(jià)中，對(duì)旅游資源等級(jí)的評(píng)定一般采用專家打分法。主成分分析方法吸收了傳統(tǒng)專家打分法的優(yōu)點(diǎn)，又能消除各指標(biāo)的重復(fù)信息，在旅游資源實(shí)體評(píng)價(jià)中是一大進(jìn)步^[21]。

（4）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法

1978年，美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家查恩斯 （A.Charnes）等人，以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，以凸分析和數(shù)學(xué)規(guī)劃為工具，創(chuàng)建了一個(gè)以他們的名字命名的DEA模型——C2R模型。DEA法不僅可對(duì)同一類型各決策單元的相對(duì)有效性作出評(píng)價(jià)與排序，而且還可進(jìn)一步分析各決策單元非DEA有效的原因及其改進(jìn)方向，從而為決策者提供重要的管理決策信息。

（5）模糊評(píng)價(jià)法

模糊評(píng)價(jià)法奠基于模糊數(shù)學(xué)。模糊數(shù)學(xué)誕生于1965年，它的創(chuàng)始人是美國(guó)自動(dòng)控制專家L.A.Zadeh。這一理論提出之后，開(kāi)始在西方學(xué)術(shù)界為某些偏見(jiàn)所左右，并未引起足夠的重視。20世紀(jì)80年代后期，日本將模糊技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人、過(guò)程控制、地鐵機(jī)車、交通管理、故障診斷、醫(yī)療診斷、聲音識(shí)別、圖像處理、市場(chǎng)預(yù)測(cè)等眾多領(lǐng)域。

模糊綜合評(píng)價(jià)法以模糊數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)量化的描述和運(yùn)算，對(duì)系統(tǒng)中多個(gè)相互影響的因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)^[22]。模糊綜合法的基本原理是將評(píng)價(jià)對(duì)象視為由多種因素組成的模糊集合，通過(guò)建立評(píng)價(jià)標(biāo)集到評(píng)語(yǔ)集的模糊映射，分別求出各指標(biāo)對(duì)各級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬度，構(gòu)成評(píng)判矩 （或稱模糊矩陣），然后根據(jù)各指標(biāo)在系統(tǒng)中的權(quán)重分配，通過(guò)模糊矩陣合成得到評(píng)價(jià)的定量解值。

模糊綜合法根據(jù)模糊隸屬度理論將定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，較好地處理了多因素、系統(tǒng)模糊性及評(píng)價(jià)的主觀判斷問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了定性與定量的有機(jī)結(jié)合。但是，根據(jù)最大隸屬度或主導(dǎo)因素原則對(duì)綜合評(píng)價(jià)矩陣確定的過(guò)程中，卻容易丟失各評(píng)價(jià)單元之間的相關(guān)信息，從而可能造成與實(shí)際不符的評(píng)價(jià)結(jié)果。模糊評(píng)價(jià)法不僅可對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象按綜合分值的大小進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序，而且還可以根據(jù)模糊評(píng)價(jià)集上的值按最大隸屬度原則去評(píng)定對(duì)象所屬的等級(jí)。

（6） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 （Artifieial Neural Networks，ANN）

隨著網(wǎng)絡(luò)類型的多樣化、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的完善以及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的成熟，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型逐漸受到眾多評(píng)價(jià)學(xué)者的青睞。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指將大量簡(jiǎn)單神經(jīng)元聯(lián)接而成的非線性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，以其分布處理、自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和健全性與容錯(cuò)性等獨(dú)特性而引起廣泛關(guān)注，尤其在信息不完備的情況下，在模式識(shí)別、方案決策、知識(shí)處理等方面具有很強(qiáng)的能力。其非線性的模式識(shí)別、分類、預(yù)測(cè)、優(yōu)化、控制等功能被廣泛應(yīng)用于自然科學(xué)、工程技術(shù)甚至社會(huì)科學(xué)研究中。