El controlador Proporcional Integral Derivativo (PID) es el más popular utilizado en sistemas automáticos, debido a su robustez y capacidad para adaptar el comportamiento del sistema, haciéndolo converger hacia su óptimo. Estas ventajas son válidas solo en el caso de sistemas lineales, ya que presentan una baja robustez en sistemas no lineales. Por esa razón, se adoptan muchas soluciones para mejorar la robustez del PID en sistemas no lineales. El algoritmo de optimización presenta una solución eficiente para generar las ganancias óptimas del PID adaptándose a la no linealidad del sistema. La velocidad de regulación en el Control de Par Directo (DTC) se lleva a cabo mediante el controlador PID, lo que ha causado muchos inconvenientes en términos de velocidad (sobresalto y tiempo de rechazo), flujos y ondulaciones de par. Por ello, este trabajo describe un nuevo enfoque para el DTC del Motor de Inducción Doble Alimentación (DFIM) alimentado por dos inversores de voltaje, utilizando un controlador PID para la regulación de la velocidad, basado en un Algoritmo Genético (GA), que ha sido propuesto para ajustar y optimizar los parámetros del controlador PID, utilizando una combinación ponderada de funciones objetivo. Para superar las desventajas citadas al principio, el nuevo enfoque híbrido GA-DTC tiene la eficiencia para adaptarse a la no linealidad del sistema. Esta estrategia propuesta ha sido validada e implementada en Matlab/Simulink, lo que se atribuye a muchas mejoras en el rendimiento del DFIM, como limitar el sobresalto de velocidad, reducir el tiempo de respuesta y la tasa de Distorsión Armónica Total (THD) de las corrientes del estator y rotor, y minimizar el tiempo de rechazo de la velocidad y la amplitud de las ondulaciones de par y flujo.