随着分布式数据库在各行各业中的广泛应用，相应的查询处理操作变得越来越复杂，成为影响数据库性能的一个重要因素。能否有效地进行查询处理操作在很大程度上取决于分布式查询优化算法的优劣。本文在对国内外查询优化算法分析总结的基础上，提出了改进的优化算法。首先，通过对普通半连接查询优化算法的研究，针对该算法顺序执行半连接操作的不足，提出了一种改进的半连接查询优化算法。新算法将多连接组织成较小代价的类树形结构，从叶子节点向根节点利用单纯半连接操作最大化地缩减根节点处的关系，并以最简约状态的根节点为基础利用PERF位向量对其他节点进行缩减，回收缩减关系进行连接操作。算法理论分析指出改进的半连接查询优化算法能够有效地缩减中间结果数据量，降低查询代价。其次，针对利用遗传模拟退火算法优化复杂的多连接查询时性能不稳定的问题，提出了一种改进的查询优化算法。新算法利用小生境技术扩展遗传模拟退火算法的探索区域，防止早熟现象的发生，简化算法中的Meteopolis规则，以消除混合算法中引入新技术后产生的功能冗余，合理地应用新的混合算法探索优秀的分布式查询策略，进行分布式查询优化。算法理论分析指出改进的分布式查询优化算法可以稳定地得到最优查询策略，减少分布式数据库查询的代价，提高查询效率。最后，通过实验验证了本文所提出的两种改进的查询优化算法的可行性和有效性，并对实验结果作了相应的分析。