近年来,P2P网络发展迅速,在很多领域得到广泛应用,成为业界研究与关注的一个焦点。对等网络是实现下一代互联网的重要组成部分,P2P搜索技术是P2P研究中的一个重要领域。随着网络规模的不断扩大,如何高效、快速、准确的搜索到资源,是当前P2P网络研究中所面临的难题。然而,现有的广度优先算法搜索过程会产生大量冗余消息,对网络资源的消耗很大;同时,由于每次路由都要全网遍历,增加了网络的负担,搜索效率不高。基于上述问题,首先,本论文对P2P网络中的搜索算法进行分析,重点对广度优先搜索做了深入的研究和探讨,在广度优先搜索(BFS)机制的基础上,将智能搜索技术应用于P2P网络资源搜索中,得到了一种基于智能广度优先搜索算法的思路。然后,本论文根据广度优先搜索算法,通过对网络中每个站点加入历史记录、相似度和站点优先级,对BFS算法进行了改进,得出了智能BFS算法框架,进而给出了搜索过程和算法实现步骤。最后,论文对智能BFS进行仿真实验。实验结果表明:智能广度优先搜索算法和广度优先算法相比,避免了向所有接点发送,减少了网络中的路由消息,降低了网络的负载,提高了资源搜索的成功率。