以下是一些可以減少（shǎo）AGV小車路徑規劃時間的啟發式算法：
改進的A*算法
改進啟發式（shì）函數：通過調整啟發式函數，如采用曼（màn）哈頓距離（lí）、對角線距離（lí）等，提高算（suàn）法效率和路（lù）徑（jìng）質量。
擴展搜索領域：安全（quán）地擴展搜索領域，提高路徑規劃的安全性（xìng）和效率。
消除（chú）冗餘節點：通過（guò）垂距限製（zhì）法消除擴展域路徑上的（de）冗餘節點，優化路（lù）徑。
融合算法
A*算法與DWA算法（fǎ）融合：將A*算法使用垂距限（xiàn）製法優化後的節點作為DWA引導（dǎo）節點，實現全局最（zuì）優路徑規劃和實時避障。
改進搜索算法：采（cǎi）用雙向迭代方式進行路徑搜索，設計（jì）不同的啟發式函（hán）數（shù），減少（shǎo）不必要的節點擴展。
啟發式（shì）強（qiáng）化學習（xí）算法
設計啟發式獎勵函數（shù）：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（tǐ）的無效探索。
啟發式（shì）動作選擇策略：增設調和函數以強化引導智能（néng）體的動作選擇方式，提高學習效（xiào）率（lǜ）。
最小轉（zhuǎn）彎代價（jià）算法
考慮轉彎（wān）代價：在計算路徑代價時，加入轉彎代價，避免AGV小車（chē）大量轉彎（wān），提高運輸效率（lǜ）。
時間約束啟（qǐ）發（fā）式（shì）算法
引入時（shí）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（zhàn）用（yòng）時間，實現係統能耗最小。
