Эффективность комплексной организации науки возрастает благодаря включению в научную деятельность особой подсистемы, которая охватывает разные уровни управления наукой. Функционирование такой подсистемы связано с формированием социальной направленности научной деятельности, с выработкой программ финансирования науки, с определением механизмов обновления кадрового комплекса науки, с поиском надёжных потребителей научной продукции /3/. Высший уровень управления наукой замыкается на общегосударственных органах, ответственных за реализацию эффективной научной политики. При этом государственные институты могут выступать в роли прямых заказчиков научной продукции, но, кроме того, они способны оказывать опосредованное влияние на науку, используя механизмы моральной стимуляции научных работников, поддерживая развитие наукоёмкого производства и т.д.
Возвращаясь к вопросу о включении науки в обоснование программ решения практических проблем, нельзя пройти мимо того обстоятельства, что результаты программной деятельности не могут быть уложены в рамки знаний, накопленных отдельными научными дисциплинами. Обоснование программ строится на привлечении разнообразной информации из многих отраслей научного знания / 4/. Но в таком случае, и это надо подчеркнуть особо, открывается поле для междисциплинарных исследований, для интеграции и синтеза научных знаний вокруг более ёмкого предмета науки, исследование которого позволяет выходить за пределы специализированного знания, накопленного естественными, техническими, социальными науками. Потребность в выработке представлений для описания подобного предмета во многом инициировала развитие понятий системного подхода. Сформировавшийся в его рамках понятийный аппарат служит теперь особой матрицей унификации языка науки. На его основе создаются также средства обмена научной информацией между обособившимися отраслями научного знания, в том числе весьма ёмкие теоретические модели описания, охватывающие специализированные объекты науки.
Интересно, что программная включённость науки в практику основана на таком видении практических проблем, которое позволяет сформировать собственное пространство научных разработок и исследований, организованных вокруг практической проблемы. По существу здесь складывается неизвестная ранее форма системного синтеза знаний. В пределах такого пространства одновременно ставятся задачи, обращенные к целому ряду наук, которые чаще всего вступают в процесс решения практической проблемы, не имея предварительно разработанной теории по соответствующим вопросам. Данная ситуация резко обостряет потребность в обновлении теоретического аппарата и концептуальных средств этих дисциплин. Вместе с тем возрастает их готовность воспринимать смежные, заимствованные друг у друга идеи, модели и т.д.
Важным фактором, стимулирующим системное моделирование практических проблем, является потребность в оптимизации их решений. Поскольку практика ограничена во времени, в ресурсах и т.д., постольку главным условием, детерминирующим организацию практической деятельности, становится поиск альтернатив решений практических задач, экономящих затраты ресурсов при некотором достаточно высоком уровне получаемых результатов. Одновременно это и условие создания искусственных систем с высокой степенью эффективности функционирования.
В решении научно-практических задач методы оптимизации основаны на учёте полного набора возможных альтернатив, ведущих к достижению практически значимого результата. Каждая альтернатива оценивается по определённым показателям, среди которых чаще всего рассматриваются эффективность и затраты. Один из них принимается за лидирующий, и тогда определяются условия, при которых он достигает экстремального значения /5/. К сожалению, на практике нередко приходится руководствоваться не принципом оптимизации, а принципом удовлетворения, т.е. поиском альтернативы, отвечающей ограничениям на различные показатели качества. Иначе говоря, в определённых ситуациях не удаётся с помощью методов оптимизации отыскать лучший путь реализации практической программы. Выбор решения связывается тогда, как отмечают многие исследователи, с отбрасыванием бесперспективных и малоэффективных альтернатив /6/.