随着人们对广域网上分布资源共享需求的与日俱增,网格技术已逐渐成为实现互联网环境下资源共享的主要方式之一。为了更有效地解决网格资源发现问题,在分析了传统衡量资源相似度方法以及泛洪式消息扩散所存在不足之后,提出了一种利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法。首先,该方法给出了衡量资源相似度的新方法,将网格空间中的节点根据各自偏好属性划分为不同的偏好组,搜索请求在组内进行传播,从而避免了传统盲目搜索所带来的弊端；其次,给出了经改进的消息扩散方式M-Flooding算法,降低了消息扩散开销和冗余消息传输开销。为了更进一步地解决传统资源发现方法的不足,文中提出基于改进结构的多播网格资源发现模型。该模型使用多种策略来保证网格资源发现服务的可扩展性和发现效率,将节点划分到不同的域,在域内使用改进的分布式哈希表技术使得局部的消息路由效率有所提高；树型覆盖网络与分层结构相结合的方式提高了全局扩展性,并通过多播实现管理节点间的消息转发来降低网络负载。采用GridSim作为模拟工具,对利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法和基于改进结构的多播网格资源发现模型进行了模拟实验,并与传统的网格资源发现方法进行比较：与传统的Gnutella网格资源发现方法相比,利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法提高了网格资源发现效率,降低了资源发现平均路径长度；与基于泛洪的完全分布式资源发现模型(Flooding)相比,基于改进结构的多播网格资源发现模型提高了网格环境下资源发现的成功率。通过将本模型在不同的TTL设置下的性能参数变化情况进行比较发现,当域内节点数较大时,通过限定跳数(即减小TTL)可减少网络上传递的查询和响应消息数量,缩短查询时间,提高网格环境下资源发现的效率。