目前对等网络（peer-to-peer，P2P）流量的识别是网络管理研究的热门话题。基于支持向量机（supportvectormachine，SVM）的P2P流量识别方法是常用的P2P流量识别方法之一。然而SVM的性能主要受参数和其使用特征的影响，传统的方法是将SVM的参数优化和特征选择问题分开处理，但是难以获得整体性能最优的SVM分类器。针对以上问题进行了研究，提出了一种基于最优人工蜂群算法与支持向量机相结合的P2P流量识别方法。利用人工蜂群算法，将SVM的参数和特征选择问题视为最优化问题同步处理，可以获得整体性能最优的参数和特征子集。在真实的P2P数据上的实验结果表明，提出的方法具有很好的自适应性和分类精度，能够同时获取特征子集和SVM参数的最优解，提