Dos métodos de clasificación multicriterio que generalizan el paradigma relacional han sido presentados recientemente en la literatura. Uno utiliza objetos representativos de clases, el otro utiliza objetos en los límites de las clases; ambos pueden usar una relación de preferencia reflexiva o asimétrica. Sin embargo, definir los parámetros de los métodos basados en relaciones no es sencillo. El presente trabajo opera esos métodos con una metodología que toma ejemplos proporcionados por el tomador de decisiones y, utilizando una medida de precisión que se ajusta específicamente a las características de los métodos, explota un algoritmo evolutivo para determinar los parámetros que mejor reproduzcan dichos ejemplos. La evaluación de la propuesta mostró que (i) puede lograr niveles considerablemente altos de efectividad fuera de muestra con solo unos pocos ejemplos de decisión; (ii) el proceso de inferencia es más efectivo al aprender los parámetros del método basado en objetos representativos; (iii) tiende a ser más efectivo con una relación reflexiva; (iv) la efectividad disminuye al aumentar el número de clases, lo cual no siempre ocurre al aumentar el número de criterios. Las propiedades teóricas de la metodología propuesta serán investigadas en trabajos futuros.