En este documento, los controladores de vehículos eléctricos de batería (BEV) se ajustan de manera inteligente con la optimización por enjambre de partículas (PSO) y el algoritmo genético (GA) para garantizar una buena regulación de velocidad. El ajuste inteligente se asegura con una función de coste propuesta y bien definida que tiene como objetivo satisfacer los requisitos de diseño en términos de mínima sobrepresión, respuesta rápida y entrada de estado estable tolerable. Se formulan dos funciones de coste propuestas tanto para una entrada de velocidad simple como para ciclos de conducción. El BEV se controla con la técnica de control orientado al campo (FOC) y es accionado por un motor síncrono de imán permanente (PMSM). Se construye un esquema de control eficiente basado en FOC utilizando un sistema de control en bucle cerrado simplificado que incluye componentes del BEV como reguladores, inversor, máquina de tracción y sensores. Los resultados de la simulación muestran que las ganancias del controlador óptimo obtenidas mediante el ajuste inteligente han dado como resultado un rendimiento satisfactorio del BEV que sostiene las duras condiciones ambientales. Las pruebas de robustez contra cambios en los parámetros del BEV y variaciones en los parámetros ambientales confirmaron la efectividad de los métodos de ajuste inteligente.