A medida que las misiones y entornos de los vehículos aéreos no tripulados (VANT) se vuelven cada vez más complejos en el espacio y el tiempo, es esencial investigar el problema de asignación dinámica de tareas de múltiples VANT heterogéneos con el objetivo de alcanzar objetivos en un entorno incierto. Considerando que la mayoría de los métodos de asignación existentes se limitan a la asignación estática en un entorno determinista, este artículo construye primero el modelo de programación multiconstraint difusa para la asignación dinámica de tareas de múltiples VANT heterogéneos basado en la teoría de intervalos binarios, teniendo en cuenta los efectos de factores inciertos como la información de ubicación del objetivo, el tiempo de ejecución de la misión y la probabilidad de supervivencia de los VANT. Luego, se diseña la estrategia de asignación dinámica de tareas, que consta de dos componentes: la configuración de intervalos de tiempo dinámicos y el algoritmo de optimización de lobos grises de información en cuatro dimensiones (4DI-GWO). Los intervalos de tiempo dinámicos crean el ajuste dinámico de la frecuencia de resolución y el efecto, y el algoritmo 4DI-GWO se mejora mediante el diseño de la estrategia de información en cuatro dimensiones que expande la diversidad de la población y mejora la capacidad de búsqueda global, entre otras estrategias. El análisis numérico muestra que la estrategia propuesta puede resolver eficazmente el problema de asignación dinámica de tareas de múltiples VANT heterogéneos en un entorno incierto, y la optimización de los valores de aptitud demuestra mejoras del 5 al 30% en comparación con otros algoritmos de optimización.