依據情況的復雜程度，各種多準則決策技術，如權重總加法(WSM)、權重相乘法(WPM)、層次分析法(AHP)、修訂后的層次分析法、與理想解決方案類似的以順序優先的技術(TOPSIS)以及層次分析法與選擇法相結合的技術(ELECTRE)都可用于處理工程決策問題。
由印度運籌學家薩蒂提出的層次分析法是多準則決策技術中最有爭議的方法，盡管一些研究人員對層次分析法的理論基礎有過憂慮或質疑，然而實踐證明，層次分析法是一種非常有效的決策方法。層次分析法之所以能如此普及是因為對于不管是主觀還是客觀的問題，它都能妥當處理。而權重標準及備選方案分數可從成對比較矩陣的構造分析中得出，因此成對比較矩陣是層次分析法的核心。
層次分析法的詳細操作說明
第一步:構建問題的分級結構。
首先將問題的整體目標定位在分級框架的頂端，而將決策方案置于該級框架的底部。接著將問題的相關屬性，如確定標準，次標準放置于該框架頂端與底部的中間層級。該中間級的數量取決于問題的復雜程度。
第二步:生成用于比較替代選擇的相關數據。
首先要求確定者在相對于下一更高層級的每次實際活動的同時制定分級框架中每級的成對比較矩陣。其次在使用級次分析的情況下，如果一個確定問題涉及到M種備選方案和N種評定標準，那么確定者就構建N個MxM階備選方案的判定矩陣和一個NxN階標準評定的判定矩陣。最后，使用與每一評定標準相對應的備選方案的相對數構建MxN階的確定矩陣。采用層次分析法，在系統方式中，通過觀察從一到十的實數及其倒數之間的比例關系可適當調整分配。
要將與更高層級性能相對應的兩種評判標準（或是備選方案）進行比較，就要使用海蒂比例關系。由各種方法得出的棉纖維的技術價值以及棉花的技術價值和紗線韌性之間的等級相關系數（盧比）均能通過觀察獲知，取值范圍在最低0.098到最高0.817之間。一般而言，比值最低的是FQI模型，而最高的是PDI模型。可看成是傳統FQI模型變體的乘法AHP模型具有相當高的比值，分別為氖22的0.738盧比和氖30的0.716盧比。而SCI模型的比值較一般，分別是氖22的0.401和氖30的0.459。
傳統的FQI模型可以看作基本的乘法模型，其中所有的標準權量(Wj)都可被看成是統一體。然而，實際上，這種假設完全無效，因為各種纖維性能對紗線性能的影響并不完全相同。因此，在乘法型模型中，在對不同決策準則的權重應給予適當重視。這里所提出的乘法AHP模型的改裝能夠提高其比值。對已產生的價值確定問題，鑒定棉花的最好技術方法就是溢價-折扣指數。
然而，在溢價-折扣指數模型中，確定者清楚的知道，用于判斷纖維性能對紗線韌性的影響作用的是系數值，而該系數值是否標準，尚未確定。而要斷定溢價-折價指數模型的真實精確性可將此模型作用于新的測試樣本，且這些樣本都未用于開發與纖維性能和紗線韌性相關的用途。
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