Оптимізаційна модель будується на основі змістовного опи­сання системи в такій послідовності:

1. Визначення потреб, напрямків та можливостей покращення систе­ми. Формулювання на змістовному рівні мети функціонування сис­теми. Аналіз гіпотез, пріоритетів та можливостей їх реалізації в процесі функціонування системи. Розроблення концептуальної моделі дескриптивної частини та концепції вимірювання якості функціону­вання системи.

2. Структуризація мети функціонування системи, побудова множини критеріїв оцінки якості, визначення шкал вимірювання критеріїв.

3. Узгодження концептуальної моделі з результатами емпірико-статистичних досліджень. Побудова оптимізаційної моделі в класично­му вигляді.

4. Вибір способу розв'язування оптимізаційної задачі, оцінювання стій­кості оптимуму.

5. Оцінювання результатів. Змістовна інтерпретація результатів, ко­регування оптимізаційної моделі.

При всій корисності ідеї оптимізації слід достатньо обережно нею користатися, що пов'язане з наступним:

• оптимальний розв'язок в багатьох випадках виявляється дуже нестій­ким, а саме незначні на перший погляд зміни в умовах задачі можуть привести до вибору суттєво різних альтернатив; в результаті остан­нім часом в теорії оптимізації таким чином модифікують поняття оптимальності, щоб отримані рішення були певною мірою стійкими;

• оптимізація завжди спирається на припущення, що наявні критерії з достатньою точністю відображають мету; навіть якщо це й так, то зазвичай та система, що розглядається, є частиною надсистеми, і локально оптимальне рішення може бути й зовсім не оп­тимальним з точки зору «надсистеми», що приводить до необхіднос­ті координувати критерії підсистем з критеріями системи;

• визначення максимального значення критерію якості не може ото­тожнюватися з метою, тому що ціль та критерій (критерії) пере­бувають у такому ж відношенні, як оригінал та модель. Тому, особ­ливо коли виникають складності з кількісним описанням мети (а в складних системах це абсолютна більшість випадків), кількісні кри­терії є лише сурогатом мети. Отже, кількісні критерії в більшості випадків стосовно складних систем лише непрямо та наближено описують мету;

• одним з найважливіших аспектів оптимізації є адекватне описання обмежень — навіть невеликі зміни в значеннях параметрів обме­жень можуть суттєво вплинути на положення оптимального розв'язку. З одного боку, не врахувавши всіх суттєвих обмежень, максимізувавши значення критерію, одночасно при практичному його впровадженні ми можемо отримати вкрай небажані наслідки; якщо ж обмеження будуть занадто «жорсткими», область припустимих розв'язків може виявитися порожньою.

Оптимізаційні моделі в чистому вигляді знаходять обмежене ви­користання в системному аналізі, значно частіше вони використо­вуються в якості частин або елементів моделей імітаційного типу. Це зумовлене тим, що оптимізаційні моделі описують закриті сис­теми, дозволяють отримати оптимальні рішення для окремих класів завдань невеликої порівняно з вимогами реальної системи розмір­ності, занадто формалізовані (не враховують якісні, нечіткі та стохастичні аспекти), вимагають критеріїв певного вигляду — зазвичай у вигляді лінійних або квадратичних функцій.

З метою усунення недоліків при застосуванні оптимізації слід ре­алізувати аналіз на чутливість, використання стійких (робастних) процедур оцінювання значень параметрів оптимізаційних задач, ви­ділення множини Парето-оптимальних розв'язків з наступним її звуженням на ґрунті додаткової інформації, яка отримуватиметься від особи, що приймає рішення, використання декількох видів згор­ток критеріїв та ін.

Ідея оптимальності, що є надзвичайно плідною стосовно систем, що піддаються адекватній математичній формалізації, не може бути прямо перенесена на складні системи. З точки зору системного ана­лізу оптимізація — це потужний засіб підвищення ефективності, од­нак застосовувати її слід все більш обережно зі зростанням склад­ності проблеми. Оптимізаційні задачі, які вдається побудувати у процесі дослідження складних систем, практично у всіх випадках мають частковий характер, коли описують добре структуровані під­системи, або ж є суттєвим наближенням у випадку описання систе­ми загалом. Тому оптимізація в системних дослідженнях не є ціллю, а засобом, проміжним одним з етапів системного дослідження.

Висока практичність оптимізації в технічних системах не повин­на породжувати ілюзії, що такий же ефект дасть оптимізація склад­них систем — в складних системах формалізація приводить, як це не парадоксально, до наближених результатів, які в більшості ви­падків внаслідок суттєвих спрощень будуть ненадійними.