层次分析法（AHP）是一种系统化的决策工具，广泛应用于多目标决策问题中。它通过将复杂的问题分解为多个层次，并对各层次中的元素进行两两比较，从而得出权重值。以下是层次分析法的具体计算步骤：

第一步：构建层次结构模型

首先需要明确问题的目标以及相关的因素。然后按照问题的性质和特点，将这些因素划分为不同的层次，通常包括目标层、准则层和方案层。目标层代表最终要达到的目的；准则层包含影响目标实现的关键因素；而方案层则列出可供选择的具体措施或策略。

第二步：构造判断矩阵

针对每个准则，在其对应的上一层与下一层之间建立判断矩阵。例如对于准则Ci而言，其判断矩阵Ai = [aij]n×n表示的是该准则下所有备选方案相对于彼此的重要性程度。这里n为备选项的数量。判断矩阵中的元素aij可以通过专家打分或者问卷调查等方式获得，一般采用1-9标度法来量化两两比较的结果。

第三步：计算单排序权向量

接下来利用数学方法求解判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量。这一步骤可以通过幂迭代法或其他数值算法完成。得到的结果即为单排序权向量，反映了某一准则下各备选方案的重要性比例关系。

第四步：一致性检验

为了确保判断矩阵的有效性，必须对其进行一致性检验。一致性指标CI = (λmax - n) / (n - 1)，其中λmax是判断矩阵的最大特征值，n为矩阵阶数。当CI小于0.1时认为具有满意的一致性；否则需要调整判断矩阵直至满足条件为止。

第五步：合成总排序权重

最后将各级别的单排序结果结合起来形成最终的总排序权重。这一过程涉及到层级间权重的加权平均运算。具体做法是从最底层开始逐层向上计算，直到得到整个系统的综合评价分数。

总结起来，层次分析法通过科学合理的步骤实现了复杂决策过程的简化处理，使得人们能够更加清晰地认识问题的本质并做出明智的选择。当然，在实际应用过程中还需要结合具体情况灵活运用上述方法，并注意数据收集的质量以及专家意见的代表性等问题。