作战目标分配是作战决策的过程关联环节。

作战目标分配过程需要考虑的因素主要包括：目标类型、数量、特性（动目标有运动特性）；武器系统类型、数量、性能；作战原则、分配规则、条件约束；目标威胁程度等。

作战目标分配的模型通常包括：杀伤区（发射阵地）模型、诸元计算模型、威胁与评估排序模型、火力单元选择模型、火力单元对目标可拦性分析模型、目标分配与优化模型等。

目标分配模型算法，是根据作战原则和作战目的，将目标分配的各种要素、准则等形成约束条件，构建目标分配函数，并以获得最大作战效能为目标，采用相应的优化算法，解算出向所属武器系统/火力单元分配目标的方案。

作战目标分配是作战指挥决策支持系统的重要组成部分，常见的、简单的目标分配方法是针对单一类型的武器系统性能，包括武器射程、对目标的杀伤概率以及目标的威胁程度等指标进行的优化分配方法。但是随着未来作战体系化的发展趋势，防御作战具备对来袭目标多层次拦截的能力，目标分配的要素需要考虑空间、时间等多域作战资源，使得对于多类型武器系统与多类型目标之间的目标分配问题成为NP难问题，为满足目标分配的实时性和快速性的要求，常用的目标分配的方法主要包括：人工神经网络、遗传算法、蚁群算法等启发式优化方法、粒子群等群智能优化方法及其他智能优化方法。

作战目标分配是指挥控制系统进行指挥决策的核心环节，是实现作战效能最大化的重要作战过程。随着人工智能、计算机等技术的快速发展，研究基于人工智能的作战目标分配技术，优化弹目分配的策略，为指挥员提供高效的指挥决策、提高作战效能提供技术支撑。