对等网络作为区别于传统C/S集中模式的全新共享方式，因其全网节点的参与互动性和平等性赢得了越来越多研究人员的青睐。对等网络按照结构类型可分为结构化和非结构化两种模式，结构化的资源发现按照事先映射的DHT表来定位目标资源，但事先固有座位设定算法的弊端、主机能力的差异性等因素束缚了它的大规模应用，相对而言，非结构化模式以纯自然态的方式描述对等点的加入和退出，更具真实性，但是其资源发现往往通过请求消息在邻居节点间的接力来完成，有的时候不借助任何历史信息就几乎变为随机盲目发现，容易加剧网络流量的负担，因此如何在散发魅力的对等网络中改进资源发现机制，既实现中意资源的快速定位，又有效节约网络带宽就变得尤为重要。基于对非结构化全网洪泛发现中过多冗余消息和低发现效率等弊端的整体考量，本文借鉴智能蚁群技术和资源发现领域的传统优化思路，对非结构化网络资源发现机制做了相应的改进，以更好的均衡资源发现效率和拥塞避免难两全的问题。具体来说，论文主要做了以下几个方面的工作：1.全面阐述了对等网络的相关理论背景知识。论文首先讲述了本文选题的背景原因以及目前国内外关于该课题的研究进展，并以对等网络的起源、发展和应用为主线进行了深入介绍，然后以拓扑结构为标准进行分类，对比总结了当前受欢迎度比较高的对等系统及其资源发现的思路，重点研究了传统经典的非结构化对等资源发现算法，并对比分析了各算法的优劣。2.针对冗余消息过多和低发现效率等不足，提出了一种高效低冗余的非结构化对等网络资源发现机制。本文深入研究了蚁群算法和传统经典的资源发现算法，在此基础上，对资源发现机制做了以下三个方面的改进：第一，设置了下一站选择机制，根据二阶邻居表和忙标记排除不符合条件的邻居，避免出现回路，并从缩小的邻居集合中依据信息素的正反馈、邻居度和延迟时间的导航性来计算下一站选择概率，使得发现消息的转发更具导向性，以减少不必要的计算开销，增大命中率；第二，设置了拥塞避免机制，每个节点按照自身服务能力设定阈值，当请求消息数量超过阈值时就告知邻居自己的忙状态，协调局部拥塞，整体调控方面将TTL和TS相结合，TTL控制发现消息的跳数深度，而TS负责全局的耗时调控，避免网络带宽的浪费；第三，设置了快速响应表，记录途径节点的命中资源信息，以便再有类似的查询时，可以代替目标节点快速应答，以更快的发现资源。资源发现的整个过程由本地资源发现和异地资源发现两个模块组成，本地语义匹配未果的时候，再筛选邻居集合计算下一站选择概率，启动异地资源发现，当应答消息返回时，再参考每个资源的下载量也即资源的推荐度选择合适的资源下载。3.在PeerSim平台上对改进的资源发现机制的效率进行了实验论证。为对比分析改进的资源发现机制的性能，在覆盖网仿真平台PeerSim上部署了相应的模拟实验，对其高发现效率和低冗余率进行了验证，实验数据表明，改进的资源发现机制在资源发现成功率、消息消耗数量和应答时间等方面的性能都优于传统的flooding洪泛发现和K路随机漫步，是一种高效智能的资源定位机制。