GEQO 模块是试图解决类似漫游推销员问题(TSP)的查询优化问题的。可能的查询规划被当作整数字符串进行编码。每个字符串代表查询里面一个关系到下一个关系的连接的顺序。例如，下面的连接树
/\ /\ 2 /\ 3 4 1
是用整数字符串'4-1-3-2'编码的，这就是说，首先连接关系'4'和'1'，然后'3'，然后是'2'，这里的 1, 2, 3, 4 都是 PostgreSQL 优化器里的关系标识(ID)。
GEQO 模块的一部分是采用的 D.Whitley 的 Genitor 算法。
在 PostgreSQL 里的 GEQO 实现的一些特性是：
使用稳定状态的 GA(替换全体中最小适应性的个体，而不是整代的替换)允许向改进了的查询规划快速逼近。这一点对在合理时间内处理查询是非常重要的；
边缘重组交叉的使用特别适于在用 GA 解决 TSP 问题时保持边缘损失最低。
否决了把突变作为基因操作符的做法，这样生成合法的 TSP 漫游时不需要修复机制。
GEQO 模块让 PostgreSQL 查询优化器可以通过非穷举搜索有效地支持大的连接查询。
还需要一些工作来改进基因算法的参数设置。在文件 src/backend/optimizer/geqo/geqo_main.c 里的过程 gimme_pool_size 和 gimme_number_generations 在设置参数时不得不为两个竞争需求做出折衷：
查询规划的优化
计算处理时间
在最基本的层面上，并不清楚用给 TSP 涉及的 GA 算法解决查询优化的问题是否合适。在 TSP 的情况下，与任何子字符串(部分旅游)相关的开销都是独立于旅游的其它部分的，但是目前，这一点对于查询优化是不同的。因此，可以怀疑边缘重组交叉是否最有效的突变过程。