以（yǐ）下是一些（xiē）可以減少AGV小車路徑規劃（huá）時間的啟發（fā）式算法：
改進的A*算法
改進啟發式函數：通過調整啟發式函數，如采用曼哈頓距離、對角線（xiàn）距離等，提高算法效率（lǜ）和路徑質量。
擴展搜索領域（yù）：安（ān）全地擴展搜索領域，提高路徑規劃的安全性和效率。
消除冗餘節點：通過垂距限製法消除擴展域路（lù）徑（jìng）上的冗餘節點，優（yōu）化路徑。
融合算法
A*算法與DWA算法融（róng）合：將（jiāng）A*算法使用垂距限（xiàn）製法優化後的節點作為DWA引導節點，實現全局最優路徑規劃和實（shí）時避障。
改進（jìn）搜索算法：采（cǎi）用雙向迭代方式進行路（lù）徑搜索，設計不同的啟發（fā）式函數，減（jiǎn）少不（bú）必要的節點擴展。
啟（qǐ）發式強化學習算法
設計啟發式獎勵函數：引入啟發（fā）因子，根據不同狀態與目標狀態距（jù）離遠近設計不同（tóng）獎勵值，降（jiàng）低智能體的無效探索。
啟（qǐ）發式動作選擇策略：增設調和函數以強化引導智能體的動（dòng）作選擇方式，提高學習效率。
最小轉（zhuǎn）彎代價算法（fǎ）
考慮轉彎代價：在計算路徑代價時，加入（rù）轉（zhuǎn）彎代價，避免AGV小車大量轉彎，提高運輸效率。
時間約束啟發式算法
引入時間約束：在AGV小車運動規劃過程中引入時間約束，將能耗轉化為路徑網絡占用時間，實現係統能耗最小。
