在评估和监控层次模型的有效性和可靠性时，可以采取以下方法：
制定明确的指标和目标：在建立层次模型之前，首先要明确所要达到的目标和指标，确保模型的设计符合实际需求。
数据收集和准备：收集相关数据并进行清洗、整理，确保数据的准确性和完整性，以保证模型评估的准确性。
验证模型的一致性：通过一致性指标（如一致性比例）来验证模型的一致性，确保模型的结构合理且内部逻辑一致。
敏感性分析：进行敏感性分析，评估模型对输入参数的敏感程度，验证模型结果的稳定性和可靠性。
交叉验证：采用交叉验证方法来验证模型的泛化能力，检验模型在不同数据集上的预测效果，以确保模型具有较好的泛化能力。
实地案例验证：将模型应用到实际案例中，观察模型预测结果与实际情况的符合程度，从而评估模型的有效性和可靠性。
持续监控和更新：定期对模型进行监控和更新，及时发现并修正模型中的问题，确保模型的持续有效性。
通过以上方法，可以对层次模型的有效性和可靠性进行评估和监控，从而为管理者提供可靠的决策支持。