Los diseños óptimos son aquellos que minimizan la varianza de predicción en el peor de los casos. Por lo tanto, dichos diseños son de interés si la predicción es un componente principal del análisis y la toma de decisiones posteriores al experimento. Los diseños óptimos no han alcanzado un uso generalizado en aplicaciones prácticas, en parte, porque son difíciles de calcular. En este documento, revisamos las últimas dos décadas de desarrollo de algoritmos para generar diseños óptimos exactos. Hasta la fecha, la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO, por sus siglas en inglés) no se ha aplicado para construir diseños óptimos exactos para escenarios de superficie de respuesta pequeños comúnmente encontrados en entornos industriales. Pudimos producir diseños óptimos mejorados para el modelo de segundo orden y varios tamaños de muestra en experimentos con 5 factores de diseño utilizando una adaptación de PSO. De esta manera, publicamos conocimientos actualizados sobre los mejores diseños óptimos exactos conocidos. Comparamos el costo/tiempo de computación y la eficacia del algoritmo con todos los resultados publicados previamente, incluidos aquellos generados por el algoritmo de vanguardia actual, el intercambio de coordenadas. Se demuestra que PSO produce mejores diseños que el algoritmo de vanguardia a un costo proporcional. En resumen, los resultados de este documento sugieren que PSO debería ser adoptado por más profesionales como una herramienta para generar diseños óptimos exactos.