Актуальность исследования связана с необходимостью оперативного подбора оптимальной системы разработки, одним из ключевых параметров которой является расположение фонда скважин. Как правило, для оценки экономической потенциала объекта используются детерминистические подходы, основанные на ограниченном количестве геологических реализаций (перцентили 10, 50, 90) или критерии рентабельности и последующей аналитической оценкой профилей добычи скважин. Данные подходы не позволяют полноценно оценить систему и принять обоснованные решения при планировании системы разработки месторождения в условиях высокой геологической изменчивости и неопределенности. Увеличить количество оцениваемых геологических реализаций можно за счет ремасштабирования гидродинамической модели. Предполагается, что усовершенствованный подход с использованием популяционных алгоритмов оптимизации позволит производить автоматический подбор фонда для различных геологических реализаций и снизить затраты при проектировании вариантов разработки месторождений. Цель: совершенствование подходов оперативного подбора параметров оптимального расположения и длины скважин добывающего фонда на основе оптимизационных алгоритмов для оценки экономического потенциала объекта разработки и обоснования оптимального проектного решения. Объект: пласт нефтегазоконденсатного месторождения Восточной Сибири. Методы: математическое моделирование, оптимизационные алгоритмы и статистические методы. Результаты. Предлагаемый подход включает ремасштабирование модели и использование популяционных оптимизационных алгоритмов для исключения недостатков общепринятого подхода. Выделенный подход позволил находить оптимальный фонд скважин с минимальной погрешностью объемов добываемого целевого флюида, что обеспечило также высокую сходимость экономических расчетов по сравнению с детальной мелкоячеистой моделью. Метод роя частиц обеспечил сопоставимые результаты при меньшем числе итераций в сравнении с генетическим алгоритмом, однако позволил производить оптимизацию в более короткие сроки. Расхождение между моделями для основных показателей остался в пределах допустимых значений (нефть до 12 %, чистая приведенная стоимость менее 5 %). Средний цикл оптимизации занял 400 итераций и 130 минут. Предлагаемый подход с ремасштабированием модели позволил ускорить процесс поиска оптимального фонда скважин приблизительно в 10 раз.