在进行多目标决策时，如何通过层次分析法进行权重分配、层次总排序及一致性检验？请结合《层次分析法：层次总排序与一致性检验详解》进行说明。

层次分析法（AHP）是一种处理复杂决策问题的结构化技术，它通过定性和定量分析相结合的方法，帮助决策者在多个相互关联的因素中分配权重，进行层次总排序，并检验一致性。要掌握这一过程，可以参考《层次分析法：层次总排序与一致性检验详解》这一资料，它详细阐述了从建立模型到得出结果的全部步骤。

参考资源链接：[层次分析法：层次总排序与一致性检验详解](https://wenku.csdn.net/doc/27iranzgpv?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，构建层次结构模型，将决策问题分解为目标层、准则层和方案层。目标层是决策的最终目的，准则层是评估方案的准则或标准，方案层则是可供选择的具体方案。

然后，进行成对比较，构建判断矩阵。对准则层中的因素，决策者需要进行成对比较，确定它们相对于目标层的相对重要性。这个过程通常使用1到9的标度方法，例如，如果认为两个因素同等重要，则给分值1，如果一个比另一个明显重要，则可能给5或7的分值。

接下来，计算权重和一致性检验。得到判断矩阵后，需要计算权重向量并进行一致性检验。一致性检验的目的是确保成对比较的一致性，避免出现逻辑上的矛盾。计算一致性比率（CR），如果CR小于0.1，则认为判断矩阵的一致性是可以接受的；如果大于0.1，则需要重新调整判断矩阵。

在层次总排序中，将各层次的判断矩阵结合起来，从最高层目标到底层方案，逐层计算每个方案相对于总目标的权重。总排序结果能够直观地显示各方案的优劣，帮助决策者做出选择。

在整个过程中，参考《层次分析法：层次总排序与一致性检验详解》能够帮助理解每一个步骤的数学原理和实际操作方法，对于遇到的常见问题，如一致性比率偏高或判断矩阵调整等，书中也提供了详尽的解决方案。

总的来说，层次分析法通过结构化的比较和权重计算，能够将复杂问题简化为可量化的决策模型，使得决策过程更加透明和科学。通过层次总排序和一致性检验，决策者能够识别出决策问题中的关键因素，从而进行更加有效的决策。如果想进一步深入学习层次分析法的其他相关知识，比如优劣评估和量化分析，建议继续研究《层次分析法：层次总排序与一致性检验详解》中的高级内容。

参考资源链接：[层次分析法：层次总排序与一致性检验详解](https://wenku.csdn.net/doc/27iranzgpv?spm=1055.2569.3001.10343)