以下是一些可以（yǐ）減少AGV小車路（lù）徑（jìng）規劃時間（jiān）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（yòng）曼哈頓（dùn）距離、對角線距（jù）離等（děng），提高（gāo）算法效率和（hé）路（lù）徑質量。
擴展（zhǎn）搜索領域：安全地擴展搜索領域，提（tí）高路徑（jìng）規劃的安全性和效率。
消除冗餘節點：通（tōng）過垂距限製法消除擴展域路徑上的（de）冗餘節（jiē）點，優（yōu）化路徑。
融合算法
A*算法與DWA算法融合：將A*算法使用垂距限製法優（yōu）化後的節點作為DWA引導節點，實現全局最優路徑規劃和實時避障。
改進搜索算法：采用（yòng）雙向迭代方式進行路徑搜索，設計不同的（de）啟發式函數，減少不必要（yào）的節點擴展。
啟發（fā）式強（qiáng）化學習算法
設計啟發式獎勵（lì）函數（shù）：引入啟發（fā）因子，根據不同狀態（tài）與目標狀態距離遠近設計不同獎勵值，降（jiàng）低（dī）智能體的無效探索。
啟發式動作選擇（zé）策略：增設調和（hé）函數以強化引導智能體（tǐ）的動作選擇方式，提高學習效率。
最小轉彎代價算法
考慮轉彎代價：在（zài）計算路徑代（dài）價時，加入轉彎代價，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（shù）：在AGV小車運（yùn）動規劃過程中引入時間約（yuē）束，將能耗轉化為路徑網絡占用時間，實現係統（tǒng）能耗最小。
