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针对传统flooding搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题，提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法（IASA）。该算法将TTL机制加以改进，并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中，同时结合信息素的多样性和正反馈机制，积累历史搜索经验，获得路由指引信息，从而有效地指导查询请求消息的转发，将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上。仿真实验表明：该算法能有效地指导资源搜索的方向，提高查询命中率，减少冗余消息包，其整体搜索效果较好。