随着经济高速发展,决策者在项目选择上需要考虑的因素越来越多,而这些因素之间又存在着紧密的联系,以至于无法通过简单的比较分析得出结论。随机多标准可接受度分析(SMAA)是关于多目标决策的一系列方法,用于在决策者的偏好不确定或缺失的问题中给出决策意见。在这些问题中,决策变量的度量不确定性以及部分或缺失的偏好信息可以通过概率分布来表示。在许多现实问题中,决策变量的度量不确定性之间存在相依关系。但是,大多数现有方法不能有效的处理这种依赖性信息,以致于在应用随机多标准可接受度分析时,其分析结果不具备充分的科学依据。然而,Copula函数是描述变量间相依关系的有利工具,已经广泛应用于金融风险分析领域,但却鲜见其在多目标决策中得到应用。从这一点出发,在本文中,将copula相依分析与随机多准则决策分析方法相结合,使用藤copula建模的方法来描述决策变量的不确定性以及它们之间相依性。并且基于模拟实验,本文拟合出决策变量的联合概率分布,量化其不确定性及其相依性。然后,文章中使用SMAA-2随机多标准可接受度分析方法,根据联合分布计算备选方案的优劣。最后,对于其它文献中出现过的处理相依关系的方法,本文进行了对比分析,比较它们的优劣。