以下是一些可以減少AGV小（xiǎo）車路徑規劃時間（jiān）的啟發式算法：
改進的A*算法
改進啟發式函（hán）數：通過調整啟發式函（hán）數，如采用曼哈頓距離、對角線距離等，提高算法效（xiào）率和路徑質量。
擴展搜索領域：安全地擴展搜索領域，提高路徑規劃的安全性和效率。
消（xiāo）除冗餘節點：通過垂（chuí）距（jù）限製法消（xiāo）除擴展域（yù）路徑上的（de）冗餘節點，優化路徑。
融合算法
A*算法與DWA算法融合：將A*算法使用垂距限製（zhì）法優化後的節點作為DWA引導節點，實現全局（jú）最優路徑規劃和實時避障。
改進（jìn）搜索算法：采用雙向迭代方式進行路徑搜索，設計不同的啟發式函數，減少不必要的節點擴展。
啟發式強化學習算法
設（shè）計啟發式獎勵函數：引入啟發因子，根據不同狀態與目標狀態距離遠近設計不同獎勵值，降低智能體的（de）無效探索。
啟發式動作選擇（zé）策略（luè）：增設調（diào）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（lǜ）。
最小轉彎代價算法
考慮轉彎代價：在計算路徑代價時，加入轉（zhuǎn）彎代價，避免AGV小車大量轉彎，提高運輸效率。
時間約（yuē）束啟發式算法
引入時間約束（shù）：在AGV小車運動規劃過程中引入（rù）時間約束，將能耗轉化為路徑網絡占用時間，實（shí）現係統能耗最小。
