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多准则分类是多准则决策的一个重要研究分支，它处理的是在管理决策以及社会生活中将多个方案在若干个准则下分门别类的问题。同时，最优最劣方法(BWM, Best-Worst method)作为一种由AHP演化而来的决策方法，当将不同准则下的备选方案作为评价对象时，BWM可用于比较多个备选方案的表现。由此，本文基于BWM决策方法对多准则分类问题展开了系统研究。
本文首先在查阅大量文献的基础上，论述了国内外多准则分类方法和BWM决策方法的研究现状，分析了目前己有方法的特点及不足，认为在已有多准则决策方法的基础上，将其扩展到多准则分类方法是可行且必要的，并且重点在于如何以有限的比较将所有方案进行有差异的评价。于是，基于BWM的决策原理和多准则分类的基本思想，论文以BWM为评价基础，重点根据三个问题进行展开：即多准则分类问题、大规模多准则分类问题以及模糊多准则分类问题，针对这三类问题，分别提出对应的多准则分类决策方法：BWMSort、BWMSortⅡ以及IT2F-BWMSortⅡ。其中，考虑到BWM问题在大多数情况下的解并不完全一致，在BWMSort方法中定义了最小化总平方偏差模型进行求解；为了降低评价复杂性，在BWMSortⅡ方法中对原始数据进行标准化处理，并且通过计算参考点与边界的局部优先级由线性近似获得各个备选方案的局部优先级；考虑到定量以及定性准则值的可得性，在IT2F-BWMSortⅡ方法中使用三种类型的准则数据进行评价，并且根据备选方案的分布密度确定参考点以提高近似得到的方案优先级的准确性。最后将所提出的决策方法分别应用于企业研发绩效评价、区域公共交通安全风险分级以及可持续供应商分类问题上，以验证方法的有效性和科学性，体现理论研究的现实价值，并在案例分析的基础上对所提方法进行比较次数分析及敏感性分析，证明所提方法的稳定性。
对于本研究，论文的主要成果有:将BWM方法延伸到多准则分类决策领域，提出了一种基于BWM的多准则分类方法BWMSort方法；针对拥有多个待评价对象的大规模多准则分类问题，提出一种改进的分类方法BWMSortⅡ；针对模糊多准则分类问题，在BWMSortⅡ的基础上提出一种适用于区间二型模糊环境的分类方法IT2F-BWMSortⅡ。本研究为相关领域和学科中的分类决策问题提供了一种有益参考。
本文首先在查阅大量文献的基础上，论述了国内外多准则分类方法和BWM决策方法的研究现状，分析了目前己有方法的特点及不足，认为在已有多准则决策方法的基础上，将其扩展到多准则分类方法是可行且必要的，并且重点在于如何以有限的比较将所有方案进行有差异的评价。于是，基于BWM的决策原理和多准则分类的基本思想，论文以BWM为评价基础，重点根据三个问题进行展开：即多准则分类问题、大规模多准则分类问题以及模糊多准则分类问题，针对这三类问题，分别提出对应的多准则分类决策方法：BWMSort、BWMSortⅡ以及IT2F-BWMSortⅡ。其中，考虑到BWM问题在大多数情况下的解并不完全一致，在BWMSort方法中定义了最小化总平方偏差模型进行求解；为了降低评价复杂性，在BWMSortⅡ方法中对原始数据进行标准化处理，并且通过计算参考点与边界的局部优先级由线性近似获得各个备选方案的局部优先级；考虑到定量以及定性准则值的可得性，在IT2F-BWMSortⅡ方法中使用三种类型的准则数据进行评价，并且根据备选方案的分布密度确定参考点以提高近似得到的方案优先级的准确性。最后将所提出的决策方法分别应用于企业研发绩效评价、区域公共交通安全风险分级以及可持续供应商分类问题上，以验证方法的有效性和科学性，体现理论研究的现实价值，并在案例分析的基础上对所提方法进行比较次数分析及敏感性分析，证明所提方法的稳定性。
对于本研究，论文的主要成果有:将BWM方法延伸到多准则分类决策领域，提出了一种基于BWM的多准则分类方法BWMSort方法；针对拥有多个待评价对象的大规模多准则分类问题，提出一种改进的分类方法BWMSortⅡ；针对模糊多准则分类问题，在BWMSortⅡ的基础上提出一种适用于区间二型模糊环境的分类方法IT2F-BWMSortⅡ。本研究为相关领域和学科中的分类决策问题提供了一种有益参考。