1）启发式算法的本质特征是什么？其发展的动机是什么？(2）启发式算法中轨迹法和群体法的差别是什么？ (3）启发式算法中轨迹法各个算法的异同点是什么？ (4）启发式算法中群体法各个算法的异同点是什么？ (5）试比较蚁群算法和粒子群算法的异同点。

1）启发式算法的本质特征是在搜索空间中通过一定的规则和策略进行有目的的搜索，以找到最优或近似最优解。其发展的动机是解决复杂问题的需要，传统的优化算法难以处理具有高维度、非线性、多模态等特征的问题。

2）轨迹法和群体法是启发式算法的两种不同的求解方式。轨迹法是通过单个搜索代理在搜索空间中寻找最优解，如模拟退火、遗传算法等；而群体法是通过多个搜索代理相互协作来搜索最优解，如蚁群算法、粒子群算法等。

3）轨迹法中的模拟退火、遗传算法、禁忌搜索等算法，在搜索策略、解表示和更新方法等方面存在一些差异。例如，模拟退火通过控制温度参数来控制搜索过程的随机性，遗传算法通过选择、交叉、变异等操作来生成新的个体，禁忌搜索通过设置禁忌表来避免搜索陷入局部最优。

4）群体法中的蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等算法，在搜索策略、群体协作方式、信息传递方式等方面存在差异。例如，蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时的行为来实现信息素的更新和信息传递，粒子群算法通过模拟粒子在搜索空间中的移动来更新粒子的位置和速度，人工鱼群算法通过模拟鱼群中的觅食行为来寻找最优解。

5）蚁群算法和粒子群算法都是群体智能算法，但它们的搜索策略、信息交流方式和更新方式等方面存在一些不同。蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息素沉积和信息交流方式来实现搜索，粒子群算法则是通过模拟粒子在搜索空间中的移动和速度更新来实现搜索。在应用方面，蚁群算法更适合于离散问题的求解，粒子群算法更适合于连续问题的求解。