В работе рассмотрено использование алгоритма m-локальной оптимизации в задачах структуризации объектов, при этом отдельно рассмотрен одномерный случай, который имеет уникальное свойство, существенно упрощающее процедуру целенаправленного перебора, используемую при автоматической классификации. Описан вариант алгоритма m-локальной оптимизации в размытой постановке. Специальный раздел посвящён использованию алгоритма m-локальной оптимизации в задаче структуризации параметров, а также выбору «оптимального» числа классов в задаче группировки параметров. Доказаны теоремы о сходимости разработанных вариантов алгоритма m-локальной оптимизации.