В статье рассматривается применение оптимизационного подхода к обеспечению эффективного взаимодействия компонентов человеко-машинной системы цифровизации. Структура такой системы рассматривается как объединение эргатических элементов к привязке неэргатических элементов при решении комплекса задач цифровой трансформации. Определено формализованное описание двух основных задач: определение оптимального числа эргатических элементов, связанных с обеспечением функционирования неэргатических элементов систем цифровизации; распределение решаемых задач между эргатическими элементами. Сформированы оптимизационные модели на множествах булевых переменных и предложены модификации алгоритмов направленного случайного поиска. В качестве критериев оптимизации рассматривается ряд показателей: производительность, надежность, стоимость. Оптимизационная модель первой задачи является бикритериальной. Для ее постановки на множестве булевых переменных осуществляется запись целочисленных значений количества эргатических компонентов, взаимодействующих с неэргатическими в двоичном исчислении. Решение задачи оптимизации осуществляется с использованием направленного случайного поиска, управляемого на каждой итерации изменением величины аддитивной свертки нормированных значений критериев на основе экспертных оценок их приоритетности при принятии решений. В едином цикле с формированием свертки осуществляется изменение вероятностных характеристик привлечения к поиску булевых переменных. Окончательный вариант решения выбирается путем группового экспертного оценивания. Оптимизационная модель второй задачи формируется на множестве булевых переменных, характеризующих привлечение эргатического компонента к решению определенной задачи цифровизации. При этом в качестве экстремального требования рассматривается среднее время выполнения всего комплекса задач, а граничные – обусловлены требованием выполнения каждой задачи в один период времени одним эргатическим элементом. Особенностью реализации алгоритма направленного случайного поиска является учет многоиндексного представления значений булевых переменных и способа исключения из допустимого множества решений тех, которые не соответствуют граничным требованиям.