举一个层次分析法和模糊综合评价结合的例子，并编写完整代码

层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种定性决策工具，用于解决复杂的多层次决策问题。模糊综合评价则将模糊数学理论应用于评估过程中，处理不确定性和模糊信息。当需要对多个模糊指标进行排序或加权求和时，两者可以结合起来。

例如，在项目优先级排序中，我们可能有多个因素，如成本、时间、风险和收益，每个因素又可能包含多个等级，这时可以用AHP确定各因素的重要性权重，然后通过模糊综合评判赋予每个等级相应的权重。

以下是Python中使用`sklearn-fuzzy`库和`pandas`进行简单示例：

import pandas as pd
from skfuzzy import control as ctrl
from scipy.sparse import dok_matrix

# 定义层次结构及模糊集
criteria = ['成本', '时间', '风险', '收益']
levels = {'成本': [1, 2, 3], '时间': [1, 2, 3], '风险': [1, 2, 3], '收益': [1, 9]}
weights = pd.DataFrame(index=criteria)

# AHP计算权重
for i in criteria:
    for j in criteria:
        if i != j:
            weights.loc[i, j] = float(input(f"比较 {i} 和 {j} 的相对重要性 (0-1): "))

# 归一化权重
weights = weights / weights.sum(axis=1)[:, None]

# 模糊综合评判
def evaluate(level):
    def level_func(factor):
        return levels[factor][level - 1]
    
    rules = ctrl.Rule(
        antecedent=lambda x: x['成本'] == level_func('成本') & 
                                x['时间'] == level_func('时间') & 
                                x['风险'] == level_func('风险') & 
                                x['收益'] == level_func('收益'),
        consequent=f'优先级{level}',
        label=f'Level {level}'
    )
    
    controller = ctrl.ControlSystem(rules)
    system = ctrl.ControlSystemSimulation(controller)
    
    system.input['成本'] = levels['成本'][level - 1]
    system.input['风险'] = levels['风险'][level - 1]
    system.input['收益'] = levels['收益'][level - 1]
    system.compute()

    # 返回模糊综合后的优先级
    return system.output['优先级{}'.format(level)]

# 对所有级别进行评估
priority_levels = [evaluate(i + 1) for i in range(len(levels[criteria[0]]))]