试验设计的研究正随着工农业生产的发展、医疗卫生行业的进步以及海量信息数据的分析而变得越来越深入,并且随着计算机技术的进一步提升,计算机试验也在蓬勃发展。相较于传统的试验设计,计算机试验更多地应用于研究复杂的系统。对于计算机试验而言,一般的设计方法是寻找设计点使其尽可能均匀地填充设计区域,代表性的设计包括拉丁超立方体设计及其改进的设计。然而随机产生的拉丁超立方体设计很多,常用的选择该类设计的两个准则为正交性准则和距离准则。给定一个正交的拉丁超立方体设计,它的子设计也是列正交的,但是不同选择的子设计在距离准则下可能差别很大。本文研究在距离准则下如何选取正交拉丁超立方体设计的子设计问题。首先,在删除1列和2列的情况下,我们得到一些结论和建议;然后,在删除列数比较多时,我们基于改良的PSO算法筛选出最大最小距离准则下的最优子设计。最后,我们通过数值模拟研究了建议方法的有效性。模拟发现,建议的设计具有更小的预测误差,这也说明了利用PSO算法筛选正交拉丁超立方体设计最优子设计的合理性。