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基于AVL树的事件响应函数搜索算法虽然搜索速度快，但容易在初始化时陷入局部最优结构，且未考虑到机器人在不同巡检阶段事件量的聚集性。为此，设计一种动态搜索权值构建AVL树的算法，利用单位时间内事件发生量影响其搜索权值，使巡检机器人在运行过程中根据某类事件数量动态调整AVL树结构，优化查找效率。利用VS2005开发仿真模型，仿真结果表明，该算法能够根据事件访问量动态调整AVL树，且巡检机器人现场测试结果表明，该算法使巡检效率提高25％以上。