决策的成功离不开科学的决策方法。对于复杂的决策问题，为了避免失误，提高决策的准确性，需要依靠群组专家的智慧进行群决策，提高决策的质量。本文针对多属性决策问题的决策分析方法一层次分析法（AHP）展开了研究。 论文首先系统地分析了群决策研究的现状和利用AHP进行群决策的优点以及存在的问题，对AHP的基本原理进行了论述，探讨了如何根据实际问题和已有的资料，选择适当的AHP应用模型进行决策分析。 其次，论文对群组AHP中评价结果的合成方法进行了研究，指出了算术平均法和加权平均法的局限，提出专家权重的获得应该从评价专家的角度去考虑。专家对问题的评价要受到专家的知识结构、经验、研究领域等因素的影响，因此如果能够选择合理的评价指标对专家进行评价，可以获得专家权重，以克服其它方法的局限性。本文将通过该方法得到的专家权重定义为专家支持度。利用专家支持度，有效集结每个专家的决策结果，可以提高群决策结果的可靠性和合理性。利用三标度法和最优传递矩阵，解决了AHP中人的判断的模糊性和不确定性问题，以及判断矩阵的一致性调整问题。利用上述三种方法对群组AHP进行了改进。 论文最后论述了模糊层次分析法（FAHP）的思想，重点分析了一种实用的FAHP中专家权重确定方法存在的问题，探讨了如何利用模糊数学的方法处理专家信息，获得FAHP中专家支持度的模糊表示。通过基于改进的群组AHP的应用示例—学术论文网上评价，进行了仿真研究。 AHP作为一种简单且实用决策分析方法，如果能够很好地解决其对人的主观判断的倚重，进行决策时客观、合理地处理专家评价结果，将会提高AHP应用的有效性、科学性。