首先，进行问题定义是第一步也是最重要的一步。这一步骤需要明确评价的目标是什么，以及所涉及的因素有哪些。例如，在对某个城市的空气质量进行评估时，就需要确定评价的主要指标，如PM2.5浓度、二氧化硫含量等，并且要清楚这些指标对于整体空气质量的影响权重。

接下来是建立评价指标体系。根据问题定义的结果，构建一个包含所有相关因素的多层次结构模型。在这个阶段，还需要确定各个指标之间的关系以及它们在整个系统中的重要程度。继续以空气质量为例，可能需要考虑气象条件对污染物扩散的影响等因素。

第三步是对各指标赋值并标准化处理。由于不同指标可能存在量纲差异或取值范围不一致的问题，因此在计算之前必须将原始数据转换成具有可比性的形式。常用的标准化方法有极差变换法、Z-score标准化等。

第四步为构造判断矩阵并计算权重系数。基于专家意见或者历史经验，利用层次分析法(AHP)或其他技术手段来确定每个指标相对于其他指标的重要性比率，进而得出最终的权重分配方案。

第五步则是实施模糊综合评判过程。在此过程中，采用隶属度函数来表示某一对象属于某类别的可能性大小，并通过加权平均等方式整合所有相关信息得出综合评价值。

最后一步是对结果进行解释说明。根据得到的综合评价值，结合实际情况做出相应的决策建议。同时也可以通过敏感性分析来检验模型稳定性，确保结论可靠有效。

综上所述，“模糊和综合评价法”的具体步骤涵盖了从问题界定到最终决策支持的一系列流程，它不仅能够帮助我们更好地理解和应对复杂的现实世界挑战，同时也展现了数学建模与实践相结合的魅力所在。