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协同多目标空战主要包括战场环境评估（EA）和火力分配（WTA）两个方面。战场环境评估（EA）就是指根据战机本身的空战能力和空战态势计算出敌方编队战机对我方战机的威胁评估矩阵。火力分配（WTA）是指根据作战目的、战场态势和武器性能等因素，将一定类型和数量的火力单元以某种准则进行分配，攻击一定数量敌机的过程^[1]。
战场环境评估（EA）的问题国内外已经有大量研究。算法也已经相对成熟，如层次分析法（AHP），逼近理想排序法（TOPSIS）等。考虑在实际空战中，某些信息的不确定性，一些学者针对这些“柔”性信息将传统的威胁评估方法进行了推广，提出了基于区间的改进的评估方法^[2]。Qunli  Wu（2016）采用改进的区间层次分析法对配电网效益评估指标权重进行计算，有效消除了主观因素和影响因素的不确定性对评价效果的影响。Long  Xu，Yi  Li（2014）提出一种改进的层次分析法（FAHP），避免了异构网络环境中用户网络选择问题中的“乒乓效应”。然而至今大部分研究仅仅获得基于区间的威胁权重，在应用到协同多目标空战中时并不能给出进一步导弹分配的攻击方案。
1982年，邓聚龙教授创立的灰色系统理论，是一种基于少数据、贫信息不确定环境下决策的有效工具。本文为了更好地处理威胁评估结果，实现不确定环境下的空战目标分配，引入区间灰数来表征战场信息的不确定性，用威胁灰矩阵来表示每架敌机对我机的威胁程度，通过引入灰色系统理论中的“可能度”的概念很好地解决了灰区间比较的问题。通过设计合适的适应度函数和新的区间选择机制使遗传算法能胜任个体适应度为灰区间形式的寻优。最后为了加快算法的收敛速度，专门设计了基于区间灰数的模拟退火机制，同时也避免了算法过早陷入局部最优。