在全球化的市场竞争环境下，外包战略成为企业提高核心竞争力的经营策略之一，合同制造成为企业快速调整制造能力，适应动态市场环境的有效措施。如何为生产任务寻找匹配的合同制造商是企业决策面临的主要问题，本文以FuzzyART原理为理论基础，结合合同制造商的动态学习能力，通过改进Fuzzy ART算法，为企业提供快速有效决策的工具。本文的研究主旨如下：　　 (1)回顾合同制造生产任务分配决策理论和Fuzzy ART神经网络原理，并重点阐述AHP层次分析方法和自组织管理方法，分析其优缺点。简单描述Fuzzy ART理论的起源于发展，探讨其在各个领域中的应用和成果。　　 (2)深入研究Fuzzy ART模型结构和算法理论，结合本文实际问题，对算法进行改进。分别从权向量初始化、匹配度和学习规则三方面对算法进行改进，克服现有算法在应用于合同制造任务分配时的缺陷。　　 (3)通过仿真模拟实验，对比基于综合评价法的任务分配决策、基于Fuzzy ART自组织管理方法的任务分配决策和改进后Fuzzy ART的任务分配决策实验结果，发现改进后的算法不但具有动态学习和记忆的功能，而且能够简化运算步骤，使权向量变化方向更符合实践中经验学习理论的优势。　　 (4)最后总结本文研究内容，分析本文研究的不足之处，并为未来研究提出建设性意见。