作为一种分布式数据库的查询优化方法,由于其本身的局限性,SDD-1算法所生成的查询计划的通信费用并非最小,而且当连接查询涉及到的站点数目较多时,会因其生成查询计划的时间过长而导致查询效率下降。本文针对SDD-1算法的这两个缺陷,设计了一种基于遗传算法的I-SDD-1算法。用遗传算法求解I-SDD-1算法的查询计划；设计了适用于该问题的群体初始化方法、群体规模、适应度函数、结束条件和相关遗传算子；通过仿真程序比较了I-SDD-1算法和SDD-1算法生成查询计划的时间复杂度；在此基础上结合绿色清洗数据库系统的需求特性,设计了符合该系统特点的查询优化方法并设计了模拟实验。实验证明,尽管查询连接的站点数目较少时,I-SDD-1算法生成查询计划的时间较长。但是由于其生成的查询计划通信费用较小,所以在涉及到数据的远程传输时,I-SDD-1算法的整体查询效率高于SDD-1算法。当查询连接的站点数目较多时,I-SDD-1算法在生成查询计划时间和通信费用两方面都优于SDD-1算法。由于遗传算子设计得不够理想,I-SDD-1算法的执行结果并不是每次都是最优的。完善遗传算子的设计以及提高I-SDD-1算法收敛于最优解的概率将是以后的研究方向。