Con la llegada de la computación de alta velocidad y paralela, la aplicabilidad de la optimización computacional en problemas de ingeniería ha aumentado, con una mayor validación que los métodos convencionales. El ángulo de paso es una variable efectiva en la extracción de la máxima potencia eólica en un sistema de turbina eólica (WTS). El controlador de ángulo de paso contribuye a mejorar la potencia de salida a diferentes velocidades del viento. En este artículo, se utiliza el controlador de ángulo de paso con controladores proporcional (P) y proporcional-integral (PI). Los parámetros de los controladores son ajustados por técnicas de optimización computacional para un generador de inducción de doble alimentación (DFIG) basado en un modelo de WTS. El estudio se realiza en un modelo de WTS basado en DFIG de 9 MW en MATLAB/SIMULINK. Se aplican dos técnicas de optimización computacional: la optimización por enjambre de partículas (PSO), un algoritmo de inteligencia de enjambre, y un algoritmo genético (GA), un algoritmo evolutivo. Se define una función de error multiobjetivo y multidimensional que se minimiza seleccionando un criterio de error apropiado para cada objetivo de la función que muestra la magnitud relativa de cada objetivo en la función de error. Se comparan los resultados del flujo de potencia de salida y la respuesta dinámica de los controladores P y PI optimizados con los controladores P y PI convencionales en tres casos diferentes. Se revela que los controladores basados en PSO tuvieron un mejor rendimiento en comparación con los controladores convencionales y los controladores basados en GA.