I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   14 ,   No .   3 ,  J u n e  2 0 2 5 ,   p p .   2423 ~ 2 4 3 2   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 14 .i 3 . p p 2 4 2 3 - 2 4 3 2          2423     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   The   ma in w ea kn e ss es  o f  using   M a n ha tt a n   dista nc e  fo r so lv ing   slid ing   tile  puzzle s       M o ha m m ed  N a y ef   Al  Ref a i 1 ,   Z ey a d   M o ha m m ed   J a m ha w i 2 ,   Ahm ed  Ali O t o o m 3 ,  Ada i A l - M o m a ni 4 ,   H a y el  K ha f a j eh 5 ,   I s s a   At o um 6   1 D e p a r t me n t   o f   S o f t w a r e   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   Te c h n o l o g y ,   Za r q a   U n i v e r si t y ,   Z a r q a ,   J o r d a n   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   Te c h n o l o g y ,   A p p l i e d   S c i e n c e   P r i v a t e   U n i v e r si t y ,   A m m a n ,   Jo r d a n   3 D e p a r t m e n t   o f   C y b e r s e c u r i t y   a n d   C l o u d   C o m p u t i n g ,   F a c u l t y   o f   I n f o r m a t i o n   T e c h n o l o g y ,   A p p l i e d   S c i e n c e   P r i v a t e   U n i v e r s i t y ,   A m m a n ,   J o r d a n   4 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   Te c h n o l o g y ,   Z a r q a   U n i v e r s i t y ,   Za r q a ,   J o r d a n   5 D e p a r t me n t   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   F a c u l t y   o f   I n f o r m a t i o n   Te c h n o l o g y ,   Za r q a   U n i v e r si t y ,   Z a r q a ,   J o r d a n   6 D e p a r t me n t   o f   S o f t w a r e   En g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   Te c h n o l o g y ,   P h i l a d e l p h i a   U n i v e r si t y ,  A mm a n ,   J o r d a n       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   2 5 ,   2 0 2 3   R ev is ed   No v   2 0 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   J an   2 7 ,   2 0 2 5       He u risti c s  a re   a   b ig   im p ro v e m e n t  o v e r  b li n d   se a rc h in g   in   p a th fi n d in g .   T h e   n o d e ' s  tes t,   ru n ,   a n d   f in is h   ti m e   a re   re a so n a b le.   Artifi c ial  i n telli g e n c e   (AI)   u se s  M a n h a tt a n   d istan c e   (M D),   a   g o o d   a n d   sim p le   h e u r isti c ,   in   v a ri o u s   su b jec ts  t o   re d u c e   th e   n u m b e r  o f   e x p lo ri n g   n o d e s  wh il e   re q u iri n g   fe we r  c a lcu l a ti o n s.   Th e   M D  h e u risti c s  e x a m in e d   a p p ro x i m a tely   2 5   t ime s  fe we r  sta tes   th a n   t h e   b li n d   se a rc h .   Un fo rt u n a tely ,   c a n ’t  re a c h   t h e   g o a l  o f   p a t h fin d in g   w h e n   t h e   d o m a in   siz e   in c re a se s,  a s  it   b e c o m e s  si m il a r  to   b ru te  fo rc e   o r  b li n d   se a rc h   a lg o rit h m   re su lt s.  P re v io u s  stu d ies   h a v e   c o n c e n trate d   o n   M D' s  we a k n e ss ,   sp e c ifi c a ll y   it s   lo w  b o u n d   v a lu e   f o r  c a lcu latio n   r e su lt s,  a n d   a tt e m p ted   t o   imp r o v e   th is  v a l u e   in   v a rio u s  wa y s.  Un fo r tu n a tely ,   to   o u r  k n o wle d g e ,   n o n e   o f  th e   p re se n ted   re se a rc h   h a s  b e e n   a b le  to   fin d   th e   o p ti m a l  p a th   f o r  a ll   slid e   ti le  p u z z le  siz e s.   Th is  w o rk   d isc u ss e s  th e   d e tailed   re a so n s  fo r   t h e   l o w  b o u n d   v a lu e   a n d   o t h e r  re late d   fa c to rs  th a t  c o n tri b u te  to   i ts  we a k n e ss .   Th is  p a p e r  d isc o v e r e d   th a t  th e   d istri b u ti o n   o f  M D  v a lu e s  with i n   th e   d o m a in ,   n o t  lo w b o u n d   v a l u e s,  is  th e   c rit ica l  issu e   th a t  c o m p l ica tes   th e   se a rc h .   Th e   M D' s  su m m a ti o n   m e t h o d   fo r  a ll   ti les   h a s  a n   imp a c t   o n   t h e   c a lcu la ted   d u p li c a ti o n   v a lu e s.  Th e   to tal   n u m b e r  o f   n o d e s i n   t h e   o p ti m a l  p a t h   a lso   a ff e c ts t h e   se a rc h   p e rfo rm a n c e .     K ey w o r d s :   Do m ain   n o d e   Heu r is tic   Ma n h attan   d is tan ce   Op tim izatio n   Path f in d in g   Sli d e  tiles   p u zz le   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC BY - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mo h am m ed   Na y ef   Al  R ef ai   Dep ar tm en t o f   So f twar e  E n g in ee r in g ,   Facu lty   o f   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y ,   Z ar q a   Un iv er s i ty   Z ar q a,   J o r d an   E m ail:  r ef ai@ zu . ed u . jo       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  Ma n h atta n   d is tan ce   ( MD ) ,  also   k n o wn   as   th e  tax ica b   d is tan ce   o r   L 1   d is tan ce ,   is   a   m ea s u r e  o f   th e   d is tan ce   b etwe en   two   p o in ts   in   a  g r id - lik e  s y s tem   wh er e  m o v em en t  is   r estricte d   to   h o r izo n tal  an d   v er tical  d ir ec tio n s .   I t  is   n a m ed   af te r   t h e  g r id - lik e  s tr ee t  lay o u t  o f   Ma n h attan   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h e  MD   b etwe en   two   p o in ts     ( x 1 ,   y 1 )   an d   ( x 2 ,   y 2 )   is   d ef in e d   as :   | 1 − 2 | + | 1 − 2 | ;   wh er e  "| "  r e p r esen ts   th e   ab s o lu te  v alu e.   T h e   r esu lt   is   th e  s u m   o f   th e  a b s o lu te  d if f er en ce s   b etwe en   th e  x - co o r d in ates a n d   th e  y - c o o r d in ates o f   t h e  two   p o in ts   [ 3 ] .     Fo r   ex am p le,   th e  MD   b etwe en   ( 1 ,   2 )   an d   ( 4 ,   6 )   is :  | 1 − 4 | + | 2 − 6 | = 3 + 4 = 7 .  No te  th at   th e  MD   is   alwa y s   g r ea ter   th an   o r   eq u al   to   th e   E u clid ea n   d is tan ce   ( th e   s tr aig h t - lin e  d is tan ce   b etwe en   two   p o i n ts ) ,   an d   it   is   co m m o n ly   u s ed   in   a p p licatio n s   s u ch   as  im ag e  p r o ce s s in g ,   co m p u ter   v is io n ,   an d   m ac h in e  lear n in g   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   MD   is   a   g o o d   h eu r is tic  u s ed   in   m an y   ty p es  o f   r esear ch   f iel d s   lik e  d ata  m in in g   [ 6 ] ,   [ 7 ] ,   m ac h in e  lear n in g   [ 8 ] ,  f ac e  r ec o g n itio n   [ 9 ] ,   a n d   p ath f i n d in g   [ 1 0 ] .   I t  is   s im p le  an d   n ee d s   a  s m all  am o u n t  o f   ca lcu lati o n .   A ls o ,   it  ap p ea r s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
2424                       I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :  2 4 2 3 - 2 4 3 2   b etter   in   m an y   r esear ch   co m p ar ed   to   o th er   h e u r is tics   lik e   E u clid ea n   d is tan ce   [ 9 ] .   MD   h eu r is tic  is   u s ed   to   ca lcu late  th e  ab s o lu te   d if f e r en ce   b etwe en   two   v alu es  as  in   ( 1 ) .   W h en   th er e   ar e  m a n y   v alu es  ass o ciate d   with   ea ch   o th er   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] ,   MD   will  b e  th e  s u m   o f   th em   as  in   ( 2 ) .   An   ex am p le  f o r   MD   s u m   is   s lid e   tile  p u zz les  wh ich   will c alcu late  ea ch   eq u iv alen t  p air   in   d if f er en t lo ca tio n s   f o r   t h e  two   n o d es a n d   th e n   s u m   th e  r esu lt f o r   all  tiles .         = | − |   ( 1 )      = ∑ | − | − 1 = 1   ( 2 )     Un f o r tu n atel y ,   MD   is   n o t  p r ac tical  alo n e  to   f in d   a   g o al   f o r   a   lar g e  s lid in g   tile  p u zz le.   As  t h e  d esire d   q u ality   b o u n d   p r o d u ce   will  n o t  ac ce p t  th e  s o lu tio n   as  q u ick ly   as  p o s s ib le   [ 1 3 ] ,   o th er   h eu r is tics   r elate d   to   th e  d o m ain   u s ed   with   MD   in   s lid e  tile  p u zz les  lik e   m is p lace d   tile,  an d   lin ea r   co n f lict   ( L C )   [ 1 4 ] .   Pre v io u s   s tu d ies   f o cu s   o n   MD   wea k n ess   r elate d   to   th e   lo w  b o u n d ar y   v al u e  g en er ated   at   th e   ca lcu latio n   f o r   ac tu al  s o lu tio n   co s t   [ 1 5 ] .   So m e  s tu d ies  f o cu s   o n   im p r o v in g   MD   b y   ca lcu latin g   wit h   o th er   h eu r is tics   lik e  m is s   tile  an d   LC   [ 1 2 ] ,   [ 1 6 ] .  O th er   s tu d ies  f o c u s   o n   in v en ti n g   n ew  h e u r is tics   s im ilar   to   M Ds  b u t  m o r e  e f f ec tiv e   lik e  wal k in g   d is tan ce   ( W D)   [ 1 7 ] .   Oth er s   ch a n g e  t h e  way   to tally   as  in   th e   d atab ase  p atter n   wh ich   p r o v id es  th e   b est  e x is tin g   ad m is s ib le  h eu r is tics   f o r   th is   s lid e  tile  p u z zle  [ 1 8 ] .   T h e   s tu d y   em p lo y s   a  n o v el  m et h o d   f o r   h y b r id izin g   t h e  Vio la - J o n es  f ac e   d etec tio n   alg o r it h m   to   tr ac k   an d   id en tify   h u m a n   f ac es in   v i d e o   s eq u en ce s   u s in g   MD   m ea s u r e  eq u atio n s   [ 1 9 ] .    Sli d e  tile  p u zz les,  also   k n o wn   as  s lid in g   p u zz les  o r   s lid in g   tile  p u zz les,  ar e   a  t y p e   o f   p u z zle  g am e   wh er e  th e  p lay er   m u s t sli d e  til es o r   b lo ck s   with in   a  co n f in ed   s p ac e  to   r ea r r an g e  th em   in to   a  s p ec if ic  p atter n   o r   im ag e.   T h e  p u zz les  ty p ically   co n s is t  o f   a  g r id   o f   s q u ar e  tile s   o r   b lo ck s ,   with   o n e  em p ty   s p ac e  th at  allo ws  f o r   th e  s lid in g   o f   ad jace n t  tiles .   T h e  o b jectiv e  o f   th e  g a m e  is   to   r ea r r an g e  th e   tiles   s o   th at  th ey   f o r m   a  s p ec if ic   p atter n   o r   im ag e,   o f ten   b y   m o v in g   th em   ar o u n d   i n   a  s p ec if ic  s eq u en ce .   T h e  p u zz les  ca n   r an g e  in   d if f icu lty ,   with   s o m e  r eq u ir in g   o n ly   a  f ew  m o v es  to   s o lv e  an d   o th er s   b ei n g   m u ch   m o r e  co m p le x .   Sli d e  tile  p u zz les  h av e  b ee n   po p u lar   f o r   m an y   y ea r s ,   with   s o m e  o f   th e  ea r lies t  v er s io n s   d atin g   b ac k   to   th e  late  1 9 th   ce n tu r y .   T h ey   h av e  s in ce   b ee n   ad ap te d   to   a  wid e  r an g e  o f   f o r m ats,  in clu d in g   elec tr o n i c  g am es,  m o b ile  ap p s ,   an d   o n l in e  v er s io n s .   So m e   p o p u lar   v a r iatio n s   o f   th e   p u z zle  in clu d e   th e   1 5 - p u zz le,   th e   2 4 - p u zz le,   an d   th e   R u b ik ' s   C u b e.   Acc o r d in g   to     Al - R ef ai  an d   J am h awi   [ 2 0 ] ,   t h e  m em o r y   u s ag e   in   s lid e  tile  p u zz les  was  c o m p a r ed   u s in g   d ep th - f ir s t  f r o n tier   s ea r ch es,   b lin d   alg o r ith m s ,   an d   b r ea d t h - f ir s t  f r o n tier   s ea r ch e s   as a n   ex am p le  o f   a  cy clic  g r a p h .     T h e  b id ir ec tio n al   s ea r ch   alg o r ith m   A*   ( B A* )   with   th r ee   h eu r is tics ,   s u ch   as   L C ,   MD ,   an d   W D,   h as   b ee n   u s ed   tr ied   to   co n tr o l  s o l v e  th e  f if tee n   p u zz le  p r o b lem   i n   th e  r esear ch   a r ticle  [ 2 1 ] .   Au th o r s   th e  lar g e  s tate  s p ac e.   T h e  alg o r ith m   is   ef f ec tiv ely   ass is ted   b y   th e  t h r ee   af o r em en tio n ed   h eu r is tics   in   r e d u cin g   th e  n u m b er   o f   g en er ated   s tates  an d   ex p a n d in g   f ewe r   n o d es.  Yiu   et  a l.  [ 2 2 ]   i n tr o d u ce d   a  n o v el   d esig n   a n d   o p tim izatio n   m eth o d   f o r   m u lti - weig h ted - h eu r is tics   f u n ctio n   ( MWH)   s ea r ch in g   al g o r ith m s   ca lled   ev o l u tio n ar y   h eu r is tic  A*   s ea r ch   ( E HA* )   to   r ed u ce   t h e  ef f o r t   o n   h eu r is tic  f u n ctio n   d esig n   v ia   g en etic  alg o r ith m   ( GA) ,   o p tim ize  th e  p er f o r m an c e   o f   A*   s ea r ch   a n d   its   v a r ian ts ,   i n clu d in g   b u t   n o t   lim ited   to   W A*   an d   m u lti - h e u r is tic  A*   ( MH A ) * ,   an d   g u ar an tee   th e  co m p leten ess   an d   o p tim ality .   T h e   p r im ar y   g o al  o f   [ 2 3 ]   w as to   u s e  th e  s n a k e  g am e   as a   co m p ar ativ e   to o l to   an aly ze   th e  v ar iatio n s   in   s ea r ch   alg o r ith m   o p tim ality   b etw ee n   h u m an   a g en ts   an d   a r tific ial  in tellig en ce   ( AI ) .  T h is   p ap er   f o cu s es  o n   th e  d o m ain   o f   t h e  s lid e  tile  p u zz le  a n d   th e  MD   ca lc u lated   v alu e   f o r   ea ch   n o d e  i n   d etail   to   f in d   th e   m ain   wea k n ess   r ea s o n   f o r   its   v alu e  t o   ap p r o v e   o r   r ejec t th e  law  b o u n d ar y   r ea s o n .   T h is   s tu d y   will  b e  ex p er im en tal  an d   r ely   o n   s lid e  tile  p u zz les  s ize   5 × 2   an d   3 × 3   to   b e  th e  c ase  s tu d y .   MD   h eu r is tic  will  b e  co m p u te d   b y   co u n tin g   t h e  n u m b er   o f   g r id   u n its   th at  ea ch   tile  is   d is p lace d   f r o m   its   g o al   p o s itio n   an d   th e n   s u m m in g   all   tile  v alu es  with o u t  th e  b lan k   l o ca tio n   [ 1 8 ] .   MD   ef f icien t  co m p u tatio n   p o s s ib le  s im p lifie d   p r o b lem   as in d iv id u al  tiles   ca n   m o v e  in d ep en d en tly   o f   ea ch   o th er   [ 2 4 ] – [ 2 6 ] .         2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  r esear ch er s   b e g an   th is   r esear ch   b y   r ea d in g   p r ev io u s   r esear ch   in   o r d er   to   f i n d   o u t   th e  latest   d ev elo p m e n ts   in   s cien ce   in   th i s   f ield ,   as e x p lain ed   in   th e  p r ev io u s   s ec tio n .   T h e  r esear ch er s   th en   wo r k ed   o n   all   th e  d o m ain s   o f   th e  s lid e  tile  p u zz le  f o r   th e  ca s e  s tu d y ,   aim in g   to   d eter m in e  th e  n o d e  lev el,   p ath ,   an d   MD   v alu e.   T h e  g o al  n o d e  was  lo ca ted   at  l ev el  0 ,   wh ich   is   co n s id er ed   th e  r ef er en ce   f o r   all  p ap er   ca lc u latio n s   an d   r esu lts .   Af ter   all  tr ials   an d   ca lcu latio n s ,   r esear ch er s   wr ite  d o wn   t h e  r esu lts   an d   r ec o m m en d ati o n s .   T h e  f o llo win g     s u b - s ec tio n s   d escr ib e  th e  ca lc u latio n s   u s ed   to   o b tain   th e  r es u lts .       2 . 1 .     Do m a in  c o llect i o n   T h is   r esear ch   m eth o d   tak es th e  in itial n o d e  f o r   th e  ca s e  s tu d y   as sh o wn   in   Fig u r e  1   th en   g e n er ates a ll   th eir   r elate d   n o d es  th at  ca n   b e  r ea ch e d   b y   leg al  m o v es  t o   ex tr ac t  all  th e   r ea ch a b le  d o m ain s .   No d es  wer e   g en er ated   b y   u s in g   a  b r ea d t h - f ir s t  s ea r ch   with   f r o n tier   b o u n d ar y   [ 2 0 ] .   T h e  c o llected   d ata  is   s av ed   in   an   ar r ay   o f   ar r a y s   f o r   ea ch   le v el  n o d e  i n   an   o r d er l y   way   f r o m   g o al   le v el  to   m a x im u m   r ea ch ab le   n o d es  lev el .   Fig u r e   1 ( a)   s h o ws s lid e  tile p u zz le  g o al  s tate  f o r   3 × 3   an d   Fig u r e  1 ( b )   s h o ws s lid e  tile p u zz le  g o al  s tate  f o r   2 × 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Th e  ma in   w ea kn ess es o f u s in g   M a n h a tta n   d is ta n ce   fo r   s o lvin g   s lid in g   …   ( Mo h a mme d   N a ye f   A l R efa i )   2425   1   2   3   4   5   6   7   8     ( a)               1   2   3   4   5   6   7   8   9     ( b )       Fig u r e   1.   Sli d e  tile p u zz le  g o al   s tate  f o r   ( a)   3 × 3  an d   ( b )   2 × 5       2 . 2 .     M a nh a t t a n dis t a nce  ca l cula t io n   MD   was  ca lcu lated   f o r   ea ch   n o d e  in   th e  two   d o m ain s   f o r   th e  ca s e  s tu d y   co m p ar is o n   b et wee n   ea ch   n o d e  an d   th e  g o al  n o d e.   E ac h   tile  co o r d in ates  ( x 1 ,   y 1 )   in   an y   n o d e  co m p a r ed   to   its   g o al  n o d e  co o r d in ates    ( x 0 ,   y 0 ) .   T h e   s u m   f o r   all  tiles   co n s id er s   th e  f i n al  MD   h e u r is tic  r esu lt  f o r   ea ch   n o d e   wh ich   is   u s ed   to   g u id e   to   r ea ch   th e  g o al  n o d e.   T h e  d ata  wer e  co llected   to   c h ec k   t h e  d u p licatio n   o f   v alu es  at  d if f er en t   lev els  an d   its   ef f ec t  o n   MD   h eu r is tic  o p tim al  p ath   g u id in g .   Als o ,   ex tr ac t  th e  f ir s t  tile  f r o m   ea ch   n o d e  g en er ated   to   f in d   th e  r a n g e  o f   lev el  f o u n d   o n   an d   at  th e  s am e  tim e  MD   v al u e  f o r   th em .   T h e  em p ty   tile  d o es  n o t  in clu d e  at  MD   ca lcu late  v alu e  b ec au s e  it  in cr ea s es  th e  tab le  MD   r esu lt  r an g e  an d   at  th e  s am e  tim e  in cr ea s es  th e  r an g e  o f   lev els  wh er e  th e  s am e  v alu e  ap p ea r s .     2 . 3 .     No des   in ea ch  pa t h   All  n o d es  at   ea ch   lev el  ar e   co n s id er ed   as  i n itial  n o d es   f o r   th e  p r ev i o u s   lev el   th en   ex tr ac t   t h e  allo wed   o p tim al  p ath   n o d es  f r o m   th e m   to   th e   g o al   n o d e.   T h is   ch ec k   will  r em o v e  th e  n o d es  th at  f al l  in   lev el  m ax im u m   th an   th e  in itial n o d e  o r   ev en   if   its   n eig h b o r   is   in   th e  s am e  lev el  th er e  will n o t b e  a  d ir ec t o p tim al  p ath   b etwe en   th em .   T h e  l o ca l  m ax im a  n o d e s   u n d er   th e   in itial  n o d e   lev el  will  b e  r em o v e d   as  th ey   ca n ’ t c o n s id er   th e  o p tim al   p ath   f o r   th e  n o d e  c h o s en .   Af te r   r em o v in g   all  lo ca l  m ax im a  n o d es  in   th e  f ir s t  b elo w  lev el,   t h en   th eir   p ar en t  will  b ec o m e  l o ca l m ax im a   u n less   th ey   f all   in   th e   in itial n o d e   p ath s .   T h is   s ce n ar io   will  b e  r e p ea t ed   u n til r ea ch es th e   g o al  s tate  wh ich   will  ex tr ac t  th e  o p tim al  p at h   n o d es  f r o m   th e  in itial  s tate  to   th e  g o al  s tate.   T h e  wo r k   d o n e  f o r   all  n o d es   f alls   at  a   lev el  g r ea te r   th an   lev el   0   f o r   th e   two   d o m a in s .   T h e   p ath s   e x tr ac ted   f o r   th e  to p - le v el  d o m ain s   n o d e  test   f o r   MD   to   ch ec k   if   it   is   v alu e  o p tim al  th r o u g h   th e  d if f er en t le v els.       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .     D o m a in lev els re s ult   T h e  d o m ain   f o r   t h e  two   ca s e  s tu d ies  was  co llected   in   le v els  f o r   ea c h   lev el  a n d   t h e  n o d es  c o u n t  in   it,   as  s h o wn   in   T ab le s   1   an d   2 .   T h e  lev el  c o u n t  in cr ea s es  u n til  r ea ch in g   th e   m ax im u m   co u n t  at  lev el  2 4   f o r   s lid e  tile  p u zz le  3 × 3 ,   v alu e   2 4 , 0 4 7 ,   an d   lev el  3 6   f o r   s lid e  tile  p u zz le  2 × 5 ,   v alu e   1 3 3 , 1 0 7 .   T h e   d o m ai n   is   a   cy cle  p o ly g o n   with   1 2   ed g es a r o u n d   ea ch   n o d e  [ 2 0 ] .         T ab le  1 .   Sli d e  tile p u zz le  3 × 3   lev els co u n t n o d es   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t   0   1   8   1 1 6   16   4 , 4 8 5   24   24 , 047   1   2   9   1 5 2   17   5 , 6 3 8   25   15 , 578   2   4   10   2 8 6   18   9 , 5 2 9   26   14 , 560   3   8   11   3 9 6   19   10 , 878   27   6 , 2 7 4   4   16   12   7 4 8   20   16 , 993   28   3 , 9 1 0   5   20   13   1 , 0 2 4   21   17 , 110   29   7 6 0   6   39   14   1 , 8 9 3   22   23 , 952   30   2 2 1   7   62   15   2 , 5 1 2   23   20 , 224   31   2       T ab le  2 .   Sli d e  tile p u zz le  5 × 2  lev els co u n t n o d es   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t   Le v e l   n o .   N o d e s   c o u n t     1   14   8 5 1   28   5 4 , 5 9 7   42   6 0 , 1 1 9   1   2   15   1 , 2 3 2   29   6 5 , 9 6 6   43   4 5 , 8 4 0   2   3   16   1 , 7 8 3   30   7 8 , 4 3 3   44   3 3 , 4 2 2   3   6   17   2 , 5 3 0   31   9 1 , 7 2 5   45   2 3 , 2 2 3   4   11   18   3 , 5 6 7   32   1 0 4 , 8 9 6   46   1 5 , 1 4 0   5   19   19   4 , 9 9 6   33   1 1 6 , 9 6 6   47   9 , 0 9 4   6   30   20   6 , 8 3 8   34   1 2 6 , 3 3 5   48   5 , 0 7 3   7   44   21   9 , 2 7 9   35   1 3 1 , 9 9 8   49   2 , 6 0 5   8   68   22   1 2 , 4 6 3   36   1 3 3 , 1 0 7   50   1 , 2 2 4   9   1 1 2   23   1 6 , 5 9 7   37   1 2 8 , 7 2 0   51   5 2 8   10   1 7 6   24   2 1 , 8 4 8   38   1 1 9 , 3 3 2   52   2 2 5   11   2 7 1   25   2 8 , 2 2 7   39   1 0 6 , 3 3 5   53   75   12   4 1 1   26   3 5 , 6 8 2   40   9 1 , 5 4 5   54   20   13   6 0 2   27   4 4 , 4 6 4   41   7 5 , 7 4 2   55   2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
2426                       I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :  2 4 2 3 - 2 4 3 2   T h e   m a x i m u m   n o d e s   at   l e v el   3 1   f o r   s l i d e   t i le   p u z z l e   3 × 3   a s   s h o w n   i n   F i g u r e   2   a n d   n o d e s   at   le v e l   5 5   f o r   s l i d e  t il e   p u z z l e  2 × 5   as   s h o w n   in   F i g u r e   3 .   T h e y   a r e   n o t   f u ll y   r e v e r s e   ti l es   at   t h e  l as t   l e v e l   a s   th e   f u l l   r e v e r s e   f o u n d   a t   l a w   le v e l   4 4   a t   2 × 5   a n d   l e v e l   3 0   f o r   3 × 3   s o   t i l e s   r e v e r s e   w i l l   n o t   b e   o p t i m al   a t   t h e   le v el s   as   t h e   f u l l   r e v e r s e   M a n h a t t a n   v a l u e s   wi l l   b e   g r e a t e r   t h a n   t h e   g l o b a l   m a x i m u m   l e v e l .   T h e   i n c r e a s i n g   o f   b r e a d t h   t h r o u g h   t h e   l e v e l s   u n t i l   r e a c h es   m a x i m u m   b r e a d th   i s   e x p e ct e d   t o   l e a d   t o   a   h u g e   n u m b e r   o f   p a t h s   f o r   a n y   i n it i a l  n o d e   f a l l i n g   i n   h i g h   l e v e l   b u t   t h is   e x p e c t at i o n   w il l   n o t   b e   c o r r e c t   w h e n   e x t r a ct i n g   o p t i m a l   n o d e s   p at h s   f o r   e v e r y   n o d e   t o   g o a l   n o d e .     3 . 2 .     M a nh a t t a n dis t a nce  re s ults   M D   v a l u es   c a l c u la t e d   a p p e a r ed   a t   a  d i f f e r e n t  l e v el   f o r   d i f f e r e n t   n o d e s   w h i c h   w il l   l e a d   t o   co m p l i c a t i n g   t h e   g u i d a n c e   o f   r es e a r c h .   T a b l es   3   a n d   4   s h o w   t h e  d i s t i n c t  M D   h e u r i s t i c  c a lc u l a t e d   v al u e   a t  e ac h   l e v e l   f o r   t h e   c as e  s t u d i es .   M D   s u m   r a n g e s   f r o m   0   t o   2 2   f o r   s l i d e   t i l e   p u z z l e   3 × 3   a n d   0   t o   3 1   f o r   s l i d e   t i l e   p u z z l e   2 × 5 .   T h e   r e a s o n   f o r   t h i s   r e s u lt   is   b e ca u s e  t h e   f i n a l  r e s u lt   f o r   e a c h   n o d e   is   t h e  s u m   o f   a l l  t il e s   a t  t h e   p u z zl e   o f   M D   f o r   e ac h   n o d e  g e n e r a t e d   i s   c a l c u l a t e d   f r o m   th e   g o a l   n o d e   i s   c a l c u la t e d   wi th   i t s   l e v e l   f o r   g e n e r at i n g .   T h e  t a b l e   e x p l ai n s   t h e  w e a k n e s s   o f   t h e   M D   w h i c h   t o   n o t   a n   o p t i m a l   c a lc u l a ti o n   r e s u l t   t h a t   le a d s   t h e   h e u r i s ti c   t o   lo s e   t h e   c o r r e c t   p at h   d i r e c t i o n   t h r o u g h   r e s ea r c h   g u id a n c e   a n d   c o m p l i c at e s   r e s ea r ch .   W h e n   t h e  M D   b o u n d a r y   i n cr e a s es   wi t h   t h e  s a m e  p a t t e r n   t h e n   t h e   s a m e   r es u l t   wi l l  a p p e a r   b e c a u s e   i t   is   r e l a te d   t o   t h e   s u m   o f   t i l e s   v a l u es .   Fi g u r e   4   p r e s e n t s   t h e   r e l a ti o n   b e t w e e n   l e v el   n u m b e r   ( F i g u r e   4 ( a ) )   a n d   M a n h a t t a n   v a l u e   ( Fi g u r e   4 ( b ) )   f o r   T a b l e s   3   a n d   4   c o n s e q u e n t l y .         6   4   7   8   5     3   2   1     8   6   7   2   5   4   3     1       Fig u r e  2 .   Ma x im u m   lev el  n o d es f o r   s lid e  tile  p u zz le  3 × 3         5   3   2   1   9   4   8   7   6       9   3   7   1   5   4   8   2   6       Fig u r e  3 .   Ma x im u m   lev el  n o d es f o r   s lid e  tile  p u zz le  2 × 5       T ab le  3 .   MD   lev el  h eu r is tic  v a lu es in   s lid e  tile p u zz le  3 × 3   Le v e l   no .   M D   h e u r i st i c   v a l u e s   Le v e l   no .   M D   h e u r i st i c   v a l u e s   0   [ 0 ]   16   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ]   1   [ 1 ]   17   [ 5 ,   7 ,   9 ,   1 1 ,   1 3 ,   1 5 ,   1 7 ]   2   [ 2 ]   18   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ]   3   [ 3 ]   19   [ 5 ,   7 ,   9 ,   1 1 ,   1 3 ,   1 5 ,   1 7 ,   1 9 ]   4   [ 4 ]   20   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ]   5   [ 5 ]   21   [ 5 ,   7 ,   9 ,   1 1 ,   1 3 ,   1 5 ,   1 7 ,   1 9 ,   2 1 ]   6   [ 4 ,   6 ]   22   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ]   7   [ 5 ,   7 ]   23   [ 7 ,   9 ,   1 1 ,   1 3 ,   1 5 ,   1 7 ,   1 9 ,   2 1 ]   8   [ 4 ,   6 ,   8 ]   24   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ]   9   [ 5 ,   7 ,   9 ]   25   [ 9 ,   1 1 ,   1 3 ,   1 5 ,   1 7 ,   1 9 ,   2 1 ]   10   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ]   26   [ 8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ]   11   [ 3 ,   5 ,   7 ,   9 ,   1 1 ]   27   [ 9 ,   1 1 ,   1 3 ,   1 5 ,   1 7 ,   1 9 ,   2 1 ]   12   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ]   28   [ 1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ]   13   [ 5 ,   7 ,   9 ,   1 1 ,   1 3 ]   29   [ 1 1 ,   1 3 ,   1 5 ,   1 7 ,   1 9 ,   2 1 ]   14   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ]   30   [ 1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ]   15   [ 5 ,   7 ,   9 ,   1 1 ,   1 3 ,   1 5 ]   31   [ 2 1 ]         ( a)     ( b )     Fig u r e  4 .   R elatio n   b etwe en   ( a)   lev el  n u m b er   an d   ( b )   Ma n h att an   v alu e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Th e  ma in   w ea kn ess es o f u s in g   M a n h a tta n   d is ta n ce   fo r   s o lvin g   s lid in g   …   ( Mo h a mme d   N a ye f   A l R efa i )   2427   T ab le  4 .   MD   lev el  h eu r is tic  v a lu es in   s lid e  tile p u zz le  2 × 5   Le v e l   n o.   H e u r i s t i c   v a l u e s   Le v e l   n o.   H e u r i s t i c   v a l u e s   0   [ 0 ]   28   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   1   [ 2 ]   29   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   2   [ 4 ]   30   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   3   [ 4 ,   6 ]   31   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   4   [ 4 ,   6 ,   8 ]   32   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   5   [ 6 ,   8 ,   1 0 ]   33   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   6   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ]   34   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   7   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ]   35   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   8   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ]   36   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   34]   9   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ]   37   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   10   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ]   38   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   11   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ]   39   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   12   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ]   40   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   13   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ]   41   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   14   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ]   42   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   15   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ]   43   [ 8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   16   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ]   44   [ 8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   17   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ]   45   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   18   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ]   46   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   19   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ]   47   [ 6 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   20   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ]   48   [ 6 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   21   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ]   49   [ 1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   22   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   26]   50   [ 1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   23   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ]   51   [ 2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ,   3 4 ]   24   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ]   52   [ 2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   25   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ]   53   [ 2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ,   3 2 ]   26   [ 4 ,   6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ]   54   [ 2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ]   27   [ 6 ,   8 ,   1 0 ,   1 2 ,   1 4 ,   1 6 ,   1 8 ,   2 0 ,   2 2 ,   2 4 ,   2 6 ,   2 8 ,   3 0 ]   55   [ 2 6 ,   3 0 ]       T a b l e s   5   a n d   6   s h o w  t h e   f i n a l   M D   r es u l ts   a n d   t h ei r   c o u n ts   c o m p a r e d   t o   t h e   l e v e ls   t h at   a p p ea r   i n   t h e m .   M D   b e c a m e  u s el e s s   a s   t h e   l e v e l   i n c r e as e d   s o   t h e  a l g o r it h m   n e e d e d   t o   d is c o v e r   a  h u g e   n u m b e r   o f   n o d e s   t o   f i n d   b e t t e r   M D   v a l u e s ,   es p e c i al l y   a t  h i g h   l e v e l s .   A l s o ,   t h e   v a l u e   m a y   l e a d   t o   a   p a t h   f a r   a w a y   f r o m   t h e   g o a l   a s   l e v e l s   r a n g e   f a r .   T h e   s a m e   M D   v a l u e   i s   v e r y   h i g h   a s   3 × 3   r e a c h e s   1 8   l e v e l s   a n d   i n   2 × 5   r e a c h es   4 2   l ev e l s .   I n   s o m e   c as es ,   t h e   M D   v al u e   r e d u c e s   b u t  u n f o r t u n a t e l y ,   t h e   l e v e l   r a n g e   i s   n o t   r e d u c e d   a s   f o r   M D   v a l u e   5   a t   s li d e   t i le   p u z z l e   2 × 5 .     On e  o f   t h e  test s   d o n e  b y   g iv in g   weig h t  f o r   ea c h   tile  b y   m u lt ip ly in g   its   MD   v alu e   with   its   n u m b er   to   in cr ea s e  th e  f in al  MD   b o u n d a r y .   T h e  v alu es  o f   MD   in cr ea s e  an d   its   r an g e  b ec o m e  b etwe en   0   an d   1 3 2   f o r   s lid e   tile  p u zz le  3 × 3   an d   it’s  b ec o m e  b etwe en   0   an d   1 9 5   f o r   s lid e  tile  p u zz le  2 × 5 .   U n f o r tu n at ely ,   th e  r an g e  o f   th e   v alu es lev el  s till   h ig h   ev en   w h en   MD   v alu e  im p r o v e d   an d   s till   th e  d ir ec tio n   o f   MD   v alu e  is   cr itical.       T ab le  5 .   F in al  MD   lev els r an g e  an d   co u n t  v al u es in   s lid e  tile p u zz le  3 × 3   M D   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   c o u n t   M D   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   c o u n t   M D   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   c o u n t   0   0   1   8   8 - 26   3 , 6 5 5   16   16 - 30   22 , 180   1   1   2   9   9 - 27   5 , 0 8 4   17   17 - 29   14 , 226   2   2   4   10   10 - 28   10 , 999   18   18 - 30   10 , 825   3   3 - 11   10   11   11 - 29   11 , 862   19   19 - 29   5 , 8 9 6   4   4 - 22   1 1 5   12   12 - 30   21 , 707   20   20 - 30   2 , 7 9 0   5   5 - 21   2 4 6   13   13 - 29   20 , 040   21   21 - 31   1 , 1 8 6   6   6 - 24   6 9 5   14   14 - 30   27 , 625   22   22 - 30   2 0 4   7   7 - 23   1 , 1 3 4   15   15 - 29   20 , 954             T ab le  6 .   F in al  MD   lev els r an g e  an d   co u n t  v al u es in   s lid e  tile p u zz le  2 × 5   M D   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   c o u n t   M D   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   c o u n t   M D   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   c o u n t   0   0   1   11   11 - 43   26 , 208   22   22 - 54   1 3 3 , 3 7 5   1   1   2   12   12 - 46   43 , 802   23   23 - 53   1 0 1 , 2 7 4   2   2   3   13   13 - 45   65 , 918   24   24 - 54   69 , 114   3   3 - 19   8   14   14 - 46   92 , 088   25   25 - 55   43 , 281   4   4 - 46   1 1 3   15   15 - 49   1 2 0 , 9 9 6   26   26 - 54   23 , 598   5   5 - 47   2 7 3   16   16 - 50   1 4 9 , 0 9 1   27   27 - 53   11 , 392   6   6 - 48   6 8 1   17   17 - 49   1 7 3 , 1 2 4   28   28 - 52   4 , 4 1 8   7   7 - 45   1 , 4 3 4   18   18 - 50   1 8 8 , 0 9 3   29   31 - 51   1 , 3 3 2   8   8 - 44   4 , 1 9 4   19   19 - 51   1 9 1 , 0 3 2   30   32 - 50   3 0 4   9   9 - 45   8 , 2 0 1   20   20 - 54   1 8 2 , 6 4 3   31   37 - 49   40   10   10 - 44   15 , 682   21   21 - 55   1 6 2 , 6 8 5             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
2428                       I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :  2 4 2 3 - 2 4 3 2   3 . 3 .     P a t h no des   re s ults   T h e  p ath s   f r o m   th e  to p   lev el   f o r   th e  two   n o d es  ap p ea r   in   th e  two - ca s e   s tu d y   ex tr ac ts   t o   f in d   th e   co m m o n   p ath   n o d es  f r o m   th e   to p   lev el   to   th e   g o al.   T ab le s   7   a n d   8   s h o w  th e r e  ar e   co m m o n   p ath   n o d es  b etwe en   th em   at  s lid e  tile  p u zz le  3 × 3   f r o m   lev el  0   t o   lev el  1 2   t h en   th ey   will  m o v e  in   s ep ar ated   n o d es  with   to tal  n o d es   in   th e  p ath   f o r   th em   1 , 0 0 9 .   I n   s lid e  tile  p u zz le  2 × 5   th e  c o m m o n   p at h   n o d e  b etwe en   th em   s tar ts   f r o m   lev el  0   u n til 1 6   th en   th e r e  is   n o   co m m o n   p ath   b etwe en   th e m   with   to tal  n o d es in   th e  p ath   f o r   th em   1 , 8 2 5 .   T h is   n u m b er   is   less   th an   0 . 6 %  o f   th e   to tal  n o d es  in   s lid e  tile  p u zz le  3 × 3   a n d   a r o u n d   0 . 1 %  i n   s lid e  tile   p u zz le  2 × 5 .   I t   is   tr u e   th at  th e  d o m ai n   is   p o ly g o n   b u t   lo ca l m ax im a  is   th e  r ea s o n   f o r   s ep ar ated   p ath s   a n d   s m all  n o d es c o u n t in   p ath s .         T ab le  7 .   T h e  co m m o n   n o d e  i n   p ath   f o r   to p   two   n o d es in   s lid e  tile p u zz le  3 × 3   Le v e l   F i r st   p a t h   n o d e s   S e c o n d   p a t h   n o d e s   A l l   p a t h   n o d e s   C o mm o n   n o d e s   Le v e l   F i r st   p a t h   n o d e s   S e c o n d   p a t h   n o d e s   A l l   p a t h   n o d e s   C o mm o n   n o d e s   0   1   1   1   1   16   29   29   58   0   1   2   2   2   2   17   26   26   52   0   2   4   4   4   4   18   27   27   54   0   3   7   7   8   6   19   25   25   50   0   4   10   10   14   6   20   25   25   50   0   5   12   12   16   8   21   23   23   46   0   6   15   15   26   4   22   20   20   40   0   7   15   15   26   4   23   18   18   36   0   8   18   18   34   2   24   16   16   32   0   9   22   22   42   2   25   12   12   24   0   10   27   27   52   2   26   11   11   22   0   11   26   26   50   2   27   9   9   18   0   12   27   27   52   2   28   7   7   14   0   13   27   27   54   0   29   5   5   10   0   14   29   29   58   0   30   3   3   6   0   15   28   28   56   0   31   1   1   2   0       T ab le  8 .   T h e  co m m o n   n o d e  i n   p ath   f o r   to p   two   n o d es in   s lid e  tile p u zz le  2 × 5   Le v e l   F i r st   p a t h   n o d e s   S e c o n d   p a t h   n o d e s   A l l   p a t h   n o d e s   C o mm o n   n o d e s   Le v e l   F i r st   p a t h   n o d e s   S e c o n d   p a t h   n o d e s   A l l   p a t h   n o d e s   C o mm o n   n o d e s   0   1   1   1   1   28   44   8   52   0   1   2   2   2   2   29   44   8   52   0   2   3   3   3   3   30   44   8   52   0   3   5   4   5   4   31   44   8   52   0   4   8   6   8   6   32   44   8   52   0   5   10   7   12   5   33   43   8   51   0   6   11   8   14   5   34   42   8   50   0   7   11   8   15   4   35   41   8   49   0   8   13   8   18   3   36   40   8   48   0   9   18   8   23   3   37   39   8   47   0   10   21   8   26   3   38   38   8   46   0   11   24   8   29   3   39   34   8   42   0   12   26   8   32   2   40   31   8   39   0   13   28   8   34   2   41   30   8   38   0   14   30   8   36   2   42   28   8   36   0   15   31   8   37   2   43   26   8   34   0   16   34   8   41   1   44   24   8   32   0   17   38   8   46   0   45   21   8   29   0   18   39   8   47   0   46   18   8   26   0   19   40   8   48   0   47   13   8   21   0   20   41   8   49   0   48   11   8   19   0   21   42   8   50   0   49   11   8   19   0   22   43   8   51   0   50   10   7   17   0   23   44   8   52   0   51   8   6   14   0   24   44   8   52   0   52   5   4   9   0   25   44   8   52   0   53   3   3   6   0   26   44   8   52   0   54   2   2   4   0   27   44   8   52   0   55   1   1   2   0       W h en   th e  r esear ch   e x p an d s   a n d   g en er ate   th e  p ath   n o d es  f o r   ea ch   n o d e  i n   th e   d o m ain   to   g o al  n o d e .   T h e  T ab le s   9   a n d   1 0   s h o ws  th e  p ath s   r a n g e   f o r   ea ch   n o d e   at   th e  d if f e r en t  le v els.   Fig u r e   5   p r esen ts   th e  r elatio n   b etwe en   lev el  n u m b er   ( Fig u r e  5 ( a) )   a n d   p at h   n o d es   ( Fig u r e  5 ( b ) )   f o r   T a b les 9   an d   1 0   c o n s e q u en tly .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Th e  ma in   w ea kn ess es o f u s in g   M a n h a tta n   d is ta n ce   fo r   s o lvin g   s lid in g   …   ( Mo h a mme d   N a ye f   A l R efa i )   2429   T ab le  9 .   P ath   n o d es r an g e  co u n t f o r   ea c h   n o d e  in   s lid e  tile p u zz le  3 × 3   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   1   2   9   10 - 17   17   18 - 63   25   26 - 2 2 7   2   3   10   11 - 30   18   19 - 77   26   27 - 2 9 6   3   4   11   12 - 31   19   20 - 91   27   28 - 3 3 5   4   5   12   13 - 51   20   21 - 1 4 2   28   29 - 4 9 6   5   6   13   14 - 33   21   22 - 1 2 8   29   30 - 5 4 2   6   7 - 12   14   15 - 34   22   23 - 2 1 0   30   70 - 6 5 8   7   8 - 13   15   16 - 42   23   24 - 2 3 1   31   5 2 7   8   9 - 16   16   17 - 58   24   25 - 2 1 9           T ab le  1 0 .   P ath   n o d es r a n g e  c o u n t f o r   ea ch   n o d e  i n   s lid e  tile p u zz le  2 × 5   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   Le v e l   P a t h   n o d e s   r a n g e   1   2   15   16 - 51   29   30 - 3 0 2   43   44 - 1 , 9 3 4   2   3   16   17 - 52   30   31 - 3 3 6   44   45 - 1 , 5 4 1   3   4   17   18 - 64   31   32 - 4 4 2   45   46 - 1 , 6 5 8   4   5   18   19 - 77   32   33 - 5 3 0   46   47 - 2 , 2 0 6   5   6   19   20 - 96   33   34 - 5 9 6   47   48 - 2 , 2 0 7   6   7 - 12   20   21 - 1 0 5   34   35 - 7 4 4   48   49 - 3 , 7 2 0   7   8 - 13   21   22 - 1 0 1   35   36 - 9 1 2   49   50 - 1 , 8 2 4   8   9 - 14   22   23 - 2 0 5   36   37 - 9 7 2   50   51 - 1 , 2 8 6   9   10 - 15   23   24 - 1 1 5   37   38 - 1 , 1 0 6   51   52 - 1 , 2 1 0   10   11 - 20   24   25 - 1 5 2   38   39 - 8 1 6   52   53 - 1 , 5 3 7   11   12 - 22   25   26 - 1 7 2   39   40 - 1 , 0 8 4   53   54 - 1 , 4 4 8   12   13 - 36   26   27 - 2 2 8   40   41 - 1 , 1 9 4   54   1 0 8 - 2 , 672   13   14 - 37   27   28 - 2 2 4   41   42 - 1 , 5 8 2   55   3 9 8 - 1 , 478   14   15 - 42   28   29 - 2 5 8   42   43 - 1 , 3 7 2             ( a)     ( b )     Fig u r e  5 .   R elatio n   b etwe en   ( a)   lev el  n u m b er   an d   ( b )   p ath   n o d es       W h en   ex tr a c t  f o r m   th e  t o tal  d o m ain   o f   th e   two   ca s es  s tu d y   n o d es  s im ilar   in   em p ty   n o d e  lo ca tio n   co m p ar e  to   g o al  s tates.  T h e  n o d e  co u n t  f o r   ea ch   em p ty   lo c atio n   is   s im ilar   an d   eq u al  f o r   th e  n u m b er   o f   to tal   d o m ain   n o d es  d iv id e   b y   lo ca ti o n s   co u n t   in   s lid e  tile p u zz le   1 8 1 , 4 4 0 /9 =2 , 0 6 0 ,   1 8 1 , 4 4 0 /1 0 = 1 8 1 , 4 4 0 ) .   T h e   lev el  r an g e  is   h u g e   an d   also   MD   r an g e   wh ich   f all  in   ap p r o x im at e ly   b etwe en   lo w   an d   h ig h   b o u n d ar y .     T ab les  1 1   an d   1 2   p r esen t  a  co m p ar is o n   b etwe en   e m p ty   tile  l o ca tio n s   an d   lev el  r a n g e,   MD   r an g e,   a n d   n u m b er   o f   n o d es,  wh er e   T a b le  1 1   s h o ws a  s lid e  tile p u zz le  3 ×3   an d   T ab le  1 2   s h o ws a  s lid e  tile p u zz le  2 ×5 .       T ab le   11.   E m p ty   tile lo ca tio n   co m p ar es to   lev el  r an g e,   MD   r an g e  an d   n o d es c o u n t   with   sl id e   ti le p u z z le 3 × 3   Ti l e   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   r a n g e   V a l u e   c o u n t   Emp t y   4 - 30   8 - 24   20 , 160   1   0 - 30   0 - 20   20 , 160   2   5 - 30   4 - 22   20 , 160   3   9 - 30   4 - 22   20 , 160   4   5 - 30   4 - 22   20 , 160   5   7 - 30   4 - 24   20 , 160   6   9 - 31   6 - 24   20 , 160   7   9 - 30   4 - 22   20 , 160   8   9 - 31   6 - 24   20 , 160   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
2430                       I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :  2 4 2 3 - 2 4 3 2   T ab le   1 2 .   E m p ty   tile lo ca tio n   co m p ar es to   lev el  r an g e,   MD   r an g e  an d   n o d es  co u n t   with   slid e   ti le p u z z le 2 × 5   Ti l e   v a l u e   Le v e l s   r a n g e   M D   r a n g e   V a l u e   c o u n t   Emp t y   5 - 55   10 - 34   1 8 1 , 4 4 0   1   0 - 47   0 - 28   1 8 1 , 4 4 0   2   6 - 50   4 - 30   1 8 1 , 4 4 0   3   10 - 52   4 - 32   1 8 1 , 4 4 0   4   14 - 54   6 - 32   1 8 1 , 4 4 0   5   18 - 54   8 - 32   1 8 1 , 4 4 0   6   6 - 48   4 - 30   1 8 1 , 4 4 0   7   8 - 50   4 - 32   1 8 1 , 4 4 0   8   12 - 53   6 - 34   1 8 1 , 4 4 0   9   16 - 54   8 - 34   1 8 1 , 4 4 0       4.   CO NCLU SI O N   T h is   r ese ar ch   c o n ce n t r a te d   o n   th e   ca lc u l ate d   v al u e  o f   MD ,   d o m ai n   c o u n t,  le v e l  r a n g e,   a n d   em p t y   ti le   lo c ati o n .   T h e   r es u l ts   o f   MD   wea k n ess es   a r e   r el at ed   to   th e   s p r ea d   r a n g e   o f   MD   in   ea ch   l ev el   i n   t h e   s li d e   til e  p u zz le .   T h e   d eta ile d   r e as o n s   f o r   l o w  b o u n d   v a lu e  a n d   o t h e r   r e late d   r e as o n s   f o r   its   wea k n ess   ar e  d is c u s s e d   i n   th is   wo r k .   T h is   p a p er   a p p r o v e d   th a t l o w  b o u n d   v al u e   is   n o t  th e  cr i tica l iss u e   t h a t c o m p lic at es t h e   s ea r c h   d o m ai n   b u t   is   r ela te d   to   t h e   d is t r i b u ti o n   o f   MD   v al u e  i n   th e  d o m ai n .   T h e  s u m m a ti o n   wa y   u s e d   i n   MD   f o r   all   ti les  a f f ec ts   t h e   d u p lic ati o n   v al u es   c alc u l ate d .   T h e  t o t al  n o d e  i n   th e  o p ti m al  p at h   als o   a f f e cts  t h e   s e ar c h   p e r f o r m a n c e.   T h e  r e co m m e n d ati o n s   f o r   f u t u r e   w o r k   a r e   to   a p p l y   t h es e  r esu lts   at  d ep th - f i r s t   s e ar ch   w it h   a n   it er ati v e   m o d el   a n d   ch ec k   e x p ec te d   r esu lts   o n   o t h er   d o m a in s .   Als o ,   Ad v an ce d   h e u r is ti cs   li k e   p at te r n   d ata b as es  an d   WD   c an   b e   co m b i n e d   wit h   MD   to   i m p r o v e   t h e   ac c u r a cy   o f   est im ati n g   th e   co s t   o f   ac h i e v i n g   t h e   g o a l   s ta te   in   s li d e  til e   p u z zl es.         F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   is   f u n d e d   b y   th e  Dea n s h ip   o f   Scien tific   R esear ch   in   Z ar q a  Un iv er s ity ,  J o r d an .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T     T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       C   :    C o n c e p tu a li z a ti o n   M   :    M e th o d o l o g y   So   :    So ftwa re   Va   :    Va li d a ti o n   Fo   :    Fo rm a l  a n a ly sis   I   :    I n v e stig a ti o n   R   :    R e so u rc e s   D   :   D a ta Cu ra ti o n   O   :   Wr it in g   -   O ri g in a l  Dra ft   E   :   Wr it in g   -   Re v iew   &   E d it i n g   Vi   :    Vi su a li z a ti o n   Su   :    Su p e rv isi o n   P   :    P ro jec t  a d m in istrati o n   Fu   :    Fu n d in g   a c q u isi ti o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y    Der iv ed   d ata   s u p p o r tin g   th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e   av ailab l e  f r o m   th e  c o r r esp o n d i n g   au t h o r     [ AM N ]   o n   r e q u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   R .   S u w a n d a ,   Z.   S y a h p u t r a ,   a n d   E.   M .   Za mz a mi ,   “ A n a l y si s   o f   Eu c l i d e a n   d i st a n c e   a n d   M a n h a t t a n   d i st a n c e   i n   t h e   k - mea n s  a l g o r i t h m   f o r   v a r i a t i o n s   n u m b e r   o f   c e n t r o i d   k , ”   J o u rn a l   o f   P h y s i c s:   C o n f e r e n c e   S e ri e s ,   v o l .   1 5 6 6 ,   n o .   1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 5 6 6 / 1 / 0 1 2 0 5 8 .   Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Mo h am m ed   Na y ef   Al  R ef ai   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   Z ey ad   Mo h am m ed   J am h awi   ✓   ✓         ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓       Ah m ed   Ali O to o m   ✓     ✓   ✓       ✓     ✓   ✓   ✓     ✓     Ad ai  AL - Mo m an i   ✓   ✓   ✓     ✓     ✓       ✓   ✓         Hay el  Kh af ajeh   ✓     ✓     ✓     ✓       ✓       ✓     I s s a  Ato u m   ✓   ✓   ✓       ✓   ✓       ✓           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Th e  ma in   w ea kn ess es o f u s in g   M a n h a tta n   d is ta n ce   fo r   s o lvin g   s lid in g   …   ( Mo h a mme d   N a ye f   A l R efa i )   2431   [ 2 ]   J.  T .   Te m p l e ,   “ C h a r a c t e r i st i c s   o f   d i st a n c e   m a t r i c e s   b a s e d   o n   E u c l i d e a n ,   M a n h a t t a n   a n d   H a u s d o r f f   c o e f f i c i e n t s , ”   J o u r n a l   o f   C l a ssi f i c a t i o n ,   v o l .   4 0 ,   n o .   2 ,   p p .   2 1 4 – 2 3 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 3 5 7 - 023 - 0 9 4 3 5 - 1.   [ 3 ]   M .   F a i s a l ,   E.   M .   Z a mz a mi ,   a n d   S u t a r man ,   “ C o m p a r a t i v e   a n a l y s i s   o f   i n t e r - c e n t r o i d   k - m e a n s  p e r f o r ma n c e   u si n g   E u c l i d e a n   d i st a n c e ,   C a n b e r r a   d i st a n c e   a n d   M a n h a t t a n   d i s t a n c e , ”   J o u rn a l   o f   P h y s i c s:   C o n f e r e n c e   S e ri e s ,   v o l .   1 5 6 6 ,   n o .   1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 5 6 6 / 1 / 0 1 2 1 1 2 .   [ 4 ]   D .   E.   M a r t i n   a n d   D .   E.   M a r t i n ,   “ M o d e l s  o f   c o mp u t a t i o n a l   s y st e ms - c y c l i c   t o   a c y c l i c   g r a p h   t r a n sf o r m a t i o n s, ”   I EEE   T ra n s a c t i o n s o n   El e c t r o n i c   C o m p u t e rs ,   n o .   1 ,   p p .   7 0 – 7 9 ,   1 9 6 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / P G E C . 1 9 6 7 . 2 6 4 6 0 7 .   [ 5 ]   Z.   W u ,   T.   S o n g ,   a n d   Y .   Zh a n g ,   “ Q u a n t u m  k - me a n s  a l g o r i t h m  b a s e d   o n   M a n h a t t a n   d i st a n c e , ”   Q u a n t u m   I n f o rm a t i o n   Pr o c e ssi n g ,    v o l .   2 1 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 1 2 8 - 021 - 0 3 3 8 4 - 7.   [ 6 ]   G .   C .   C a r d a r i l l i ,   L.   D i   N u n z i o ,   R .   F a z z o l a r i ,   A .   N a n n a r e l l i ,   M .   R e ,   a n d   S .   S p a n ò ,  “ N - d i m e n s i o n a l   a p p r o x i ma t i o n   o f   E u c l i d e a n   d i s t a n c e ,”   I EE E  T r a n sa c t i o n s   o n   C i rc u i t s   a n d   S y st e m s  I I :   Ex p ress   Br i e f s ,   v o l .   6 7 ,   n o .   3 ,   p p .   5 6 5 - 5 6 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C S I I . 2 0 1 9 . 2 9 1 9 5 4 5 .   [ 7 ]   W .   W a n g ,   S .   L i ,   a n d   Y .   S u n ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   a   n o v e l   i m p r o v e d   M a n h a t t a n   d i s t a n c e   o n   b e a r i n g   f a u l t   d i a g n o si s , ”   Re se a rc h   S q u a re,   p p .  1 - 22 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 1 2 0 3 / r s . 3 . r s - 2 5 9 9 1 2 4 / v 1 .   [ 8 ]   T.   Li u   a n d   D .   Ta o ,   “ O n   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   M a n h a t t a n   n o n n e g a t i v e   ma t r i x   f a c t o r i z a t i o n , ”   I EE E  T ra n s a c t i o n s  o n   N e u ra l   N e t w o rks   a n d   L e a r n i n g   S y s t e m s ,   v o l .   2 7 ,   n o .   9 ,   p p .   1 8 5 1 – 1 8 6 3 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T N N LS.2 0 1 5 . 2 4 5 8 9 8 6 .   [ 9 ]   M .   D .   M a l k a u t h e k a r ,   “ A n a l y si s   o f   Eu c l i d e a n   d i s t a n c e   a n d   M a n h a t t a n   d i st a n c e   mea s u r e   i n   f a c e   r e c o g n i t i o n , ”   I ET   C o n f e r e n c e   Pu b l i c a t i o n s ,   v o l .   2 0 1 3 ,   p p .   5 0 3 – 5 0 7 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 4 9 / c p . 2 0 1 3 . 2 6 3 6 .   [ 1 0 ]   X .   Ji n g   a n d   X .   Y a n g ,   “ A p p l i c a t i o n   a n d   i m p r o v e m e n t   o f   h e u r i st i c   f u n c t i o n   i n   A   ∗   A l g o r i t h m , ”   C h i n e se   C o n t r o l   C o n f e r e n c e ,   C C C ,  p p .   2 1 9 1 – 2 1 9 4 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / C h i C C . 2 0 1 8 . 8 4 8 2 6 3 0 .   [ 1 1 ]   X .   X u ,   Z.   Z e n g ,   a n d   Y .   C h a n g ,   “ A   m u l t i d i me n si o n a l   j o u r n a l   e v a l u a t i o n   f r a m e w o r k   b a se d   o n   t h e   P a r e t o - d o m i n a t e d   set   m e a s u r e d   b y   t h e   M a n h a t t a n   d i s t a n c e , ”   L e a rn e d   P u b l i sh i n g ,   v o l .   3 6 ,   n o .   4 ,   p p .   6 1 9 – 6 3 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / l e a p . 1 5 7 1 .   [ 1 2 ]   Y .   C .   W a n g ,   Y .   X i n g ,   a n d   J.   Z h a n g ,   “ V o r o n o i   t r e e ma p   i n   M a n h a t t a n   d i s t a n c e   a n d   C h e b y s h e v   d i st a n c e , ”   I n f o rm a t i o n   Vi s u a l i za t i o n ,  v o l .   2 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 4 6 – 2 6 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 1 4 7 3 8 7 1 6 2 3 1 1 6 7 1 8 1 .   [ 1 3 ]   J.  T.   T h a y e r ,   W .   R u m l ,   a n d   J.   K r e i s,   “ U si n g   d i s t a n c e   e s t i m a t e s  i n   h e u r i st i c   sea r c h :   a   r e - e v a l u a t i o n , ”   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   C o m b i n a t o ri a l   S e a r c h ,   S o C S   2 0 0 9 ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 ,   p p .   3 8 2 – 3 8 5 ,   2 0 0 9 .   [ 1 4 ]   R .   P .   K o n d e k a r   e t   a l . ,   “ I mp l e me n t a t i o n   a n d   a n a l y s i s  o f   i t e r a t i v e   M a p R e d u c e   b a se d   h e u r i s t i c   a l g o r i t h m  f o r   s o l v i n g   N - p u z z l e , ”   J o u rn a l   o f   C o m p u t e rs ,   v o l .   9 ,   n o .   2 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 4 3 0 4 / j c p . 9 . 2 . 4 2 0 - 4 2 4 .   [ 1 5 ]   R .   E .   K o r f   a n d   A .   F e l n e r ,   “ D i s j o i n t   p a t t e r n   d a t a b a s e   h e u r i st i c s, ”   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 3 4 ,   n o .   1 – 2 ,   p p .   9 – 2 2 ,   2 0 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / S 0 0 0 4 - 3 7 0 2 ( 0 1 ) 0 0 0 9 2 - 3.   [ 1 6 ]   R .   N a t a r a j a n ,   M .   S a l e e m,   S .   A i n e ,   M .   L i k h a c h e v ,   a n d   H .   C h o se t ,   “ A - M H A * :   a n y t i m e   mu l t i - h e u r i st i c   A * , ”   P ro c e e d i n g s   o f   t h e   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o si u m   o n   C o m b i n a t o r i a l   S e a rc h ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 9 2 – 1 9 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 6 0 9 / s o c s. v 1 0 i 1 . 1 8 4 8 6 .   [ 1 7 ]   A .   H a l m e ,   “ C o o p e r a t i v e   h e u r i s t i c   se a r c h   w i t h   s o f t w a r e   a g e n t s , ”   M. S c .   T h e si s,  S c h o o l   o f   S c i e n c e ,   A a l t o   U n i v e r si t y ,   Es p o o ,   F i n l a n d ,   2 0 1 4 .   [ 1 8 ]   A .   F e l n e r ,   U .   Z a h a v i ,   R .   H o l t e ,   J .   S c h a e f f e r ,   N .   S t u r t e v a n t ,   a n d   Z.   Zh a n g ,   “ I n c o n s i st e n t   h e u r i st i c s  i n   t h e o r y   a n d   p r a c t i c e , ”   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 7 5 ,   n o .   9 – 1 0 ,   p p .   1 5 7 0 – 1 6 0 3 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a r t i n t . 2 0 1 1 . 0 2 . 0 0 1 .   [ 1 9 ]   Y .  - Q .  W a n g ,   “ A n   a n a l y si s  o f   t h e   V i o l a - Jo n e s  f a c e   d e t e c t i o n   a l g o r i t h m ,”   I m a g e   Pr o c e ssi n g   O n   L i n e ,   v o l .   4 ,   p p .   1 2 8 – 1 4 8 ,   2 0 1 4 ,   d o i :     1 2 8 - 1 4 8 .   1 0 . 5 2 0 1 / i p o l . 2 0 1 4 . 1 0 4 .     [ 2 0 ]   M .   N .   A l - R e f a i   a n d   Z.   M .   J a mh a w i ,   “ Emp i r i c a l   st u d y   p r o v e   t h a t   b r e a d t h - f i r st   s e a r c h   i s   m o r e   e f f e c t i v e   mem o r y   u sag e   t h a n   d e p t h - f i r st   se a r c h   i n   f r o n t i e r   b o u n d a r y   c y c l i c   g r a p h , ”   I AE S   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   2 6 5 – 2 7 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 1 0 . i 2 . p p 2 6 5 - 2 7 2 .   [ 2 1 ]   D .   O .   H a sa n ,   A .   M .   A l a d d i n ,   H .   S .   Ta l a b a n i ,   T .   A .   R a sh i d ,   a n d   S .   M i r j a l i l i ,   “ Th e   f i f t e e n   p u z z l e - a   n e w   a p p r o a c h   t h r o u g h   h y b r i d i z i n g   t h r e e   h e u r i s t i c s me t h o d s, ”   C o m p u t e rs ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / c o mp u t e r s 1 2 0 1 0 0 1 1 .   [ 2 2 ]   Y .   F .   Y i u ,   J .   D u ,   a n d   R .   M a h a p a t r a ,   “ E v o l u t i o n a r y   h e u r i st i c   A ∗   s e a r c h :   h e u r i s t i c   f u n c t i o n   o p t i m i z a t i o n   v i a   g e n e t i c   a l g o r i t h m, ”   Pro c e e d i n g s  -   2 0 1 8   1 st   I EEE  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   K n o w l e d g e   E n g i n e e ri n g ,   AI K E  2 0 1 8 ,    p p .   2 5 – 3 2 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A I K E. 2 0 1 8 . 0 0 0 1 2 .   [ 2 3 ]   S .   S .   M i m,  M .   N .   I sl a m,   a n d   D .   L o g o f a t u ,   “ E x a m i n i n g   v a r i o u s   sea r c h   a l g o r i t h ms   i n   A I   w i t h   a p p r o p r i a t e   l i t e r a t u r e   a n d   t h e i r   p e r f o r m a n c e s  a g a i n s t   a   h u ma n   a g e n t   i n   t h e   sn a k e   g a m e , ”   I EEE   G l o b a l   E n g i n e e ri n g   E d u c a t i o n   C o n f e re n c e ,   ED U C O N ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ED U C O N 5 4 3 5 8 . 2 0 2 3 . 1 0 1 2 5 2 5 3 .   [ 2 4 ]   A .   A u e r   a n d   H .   K a i n d l ,   “ A   c a se  s t u d y   o f   r e v i s i t i n g   b e st - f i r s t   v s.  d e p t h - f i r st   se a r c h , ”   Fro n t i e rs  i n   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 0 ,   p p .   1 4 1 – 1 4 5 ,   2 0 0 4 .   [ 2 5 ]   Y .   Ze n g ,   H .   R e n ,   T .   Y a n g ,   S .   X i a o ,   a n d   N .   X i o n g ,   “ A   n o v e l   s i mi l a r i t y   me a su r e   o f   si n g l e - v a l u e d   n e u t r o s o p h i c   s e t s  b a se d   o n   m o d i f i e d   M a n h a t t a n   d i s t a n c e   a n d   i t s   a p p l i c a t i o n s,”   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   6 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 1 0 6 0 9 4 1 .   [ 2 6 ]   S .   R a m a k r i sh n a n ,   L .   S e v a l a i a p p a n ,   a n d   S .   R a v i c h a n d r a n ,   “ Tr a f f i c - a w a r e   c l u st e r i n g   sc h e me  f o r   m a n e t   u si n g   mo d i f i e d   e l e p h a n t   h e r d i n g   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h m , ”   I n t e rn a t i o n a l   Ara b   J o u rn a l   o f   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 8 ,   n o .   5 ,   p p .   6 9 4 – 7 0 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 4 0 2 8 / i a j i t / 1 8 / 5 / 9 .       B I O G RAP H I E S   OF   AUTH O RS       Dr .   Mo h a m m e d   Na y e f  Al  Re fa i           is v ice   d e a n   o f  Hi g h e r  S tu d ies   i n   Zarq a   U n iv e rsit y   P h. D .   in   c o m p u ter   sc ien c e   (d istri b u ted   sy ste m s )  Am m a n   Ara b   Un iv e rsity   fo r   g ra d u a te  st u d ie s   2 0 0 7 ,   m a ste r  d e g re e   i n   c o m p u t e r  sc ien c e ,   A l   A lb e it   Un i v e rsity   Jo rd a n ,   1 9 9 9 - 2 0 0 2 .   B . S .   i n   c o m p u ter  sc ien c e ,   M u ’ta  Un iv e r sity ,   Alk a ra k ,   Jo rd a n ,   1 9 8 8 - 9 2 .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  re fa i@z u . e d u . j o .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
2432                       I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  1 4 ,   No .   3 ,   J u n e  2 0 2 5 :  2 4 2 3 - 2 4 3 2     Dr .   Ze y a d   Mo h a m m e d   J a m h a wi           is  P h . D .   in   c o m p u ter  i n fo rm a ti o n   sy ste m s   (a rti ficia l  in tell ig e n c e ),   Om d u rm a n   Isla m ic  Un i v e rsity ,   S u d a n   2 0 1 3 - 2 0 1 6 .   M a ste r  d e g re e   in   c o m p u ter  i n fo rm a ti o n   sy ste m ,   Ar a b   Ac a d e m y   fo r  Ba n k in g   a n d   F i n a n c e ,   Am m a n ,   Jo rd a n   2 0 0 9 - 2 0 1 2 .   P r o fe ss io n a l  d ip lo m a   sp e c ializa ti o n   in   E - g o v e rn m e n t,   J o rd a n ian   Un i v e rsity ,   J o rd a n   2 0 0 7 - 2 0 0 8 .   B . S .   in   c o m p u ter  sc ien c e ,   M u ’ta  Un i v e rsity ,   Al k a ra k ,   Jo r d a n ,   1 9 8 8 - 9 2 .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  z _ jam h a wi@a su . e d u . j o .         Dr .   Ahm e d   Ali  O t o o m           is  c h a irma n   o f   De p a rtme n t   o f   Cy b e rse c u rit y   a n d   C lo u d   Co m p u ti n g   in   Ap p li e d   S c ien c e   P riv a te  U n iv e rsit y ,   P h . D .   in   c o m p u ter  sc ien c e   ( d istri b u te d   sy ste m s) Am m a n   Ara b   Un iv e rsity   fo r  g ra d u a te stu d ies   2 0 0 7 ,  m a ste r  d e g re e   in   c o m p u ter sc ien c e ,   USA.   B . S .   in   c o m p u ter  sc ien c e ,   M u ’ta  Un i v e rsity ,   Al k a ra k ,   Jo r d a n ,   1 9 8 8 - 9 2 .   He   c a n   b e   c o n tac te d   a t  e m a il :   a _ o to o m @a su . e d u . jo .         Ada i  Al - Mo m a n i           re c e iv e d   t h e   B. S c .   d e g re e s  i n   c o m p u ter   sc ien c e   fro m   Ja d a ra   Un iv e rsity ,   Jo r d a n ,   M . S c .   d e g re e s  in   i n fo rm a ti o n   tec h n o l o g y   fr o m   Un iv e rsit y   Ten a g a   Na sio n a l ,   M a lay sia ,   in   2 0 1 0   a n d   2 0 1 6 ,   re sp e c ti v e ly   a n d   th e   P h . D.  d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e s  fro m   Un iv e rsiti   S u lt a n   Zain a l  A b id in ,   M a lay sia   in   2 0 2 3 .   His  re se a rc h   in t e re sts  in c lu d e   i n tern e t  o f  th in g s   a n d   c o m p u ter i n fo rm a ti o n   sy ste m .  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   o a lmo m a n i@z u . e d u . jo .         As so c .   Pro f.   H a y e l  K h a fa je h           o b tai n e d   h is  P h . D.  in   c o m p u ter   i n fo rm a ti o n   sy ste m s   in   2 0 0 8   in   Jo r d a n .   He   jo in e d   Zarq a   Un iv e rsit y ,   J o rd a n   i n   2 0 0 9 .   In   2 0 1 0 ,   h e   se rv e d   a s  h e a d   o f   th e   CIS   De p a rtme n t  fo r   two   y e a rs.  S i n c e   a c a d e m ic  y e a r  2 0 1 4 /2 0 1 5 ,   h e   h a s  se rv e d   a n d   h e   sti ll   a s   th e   v ice   d e a n   o f  t h e   IT  Co l leg e   a t  Z a rq a .   He   h a s  wo rk e d   fo r  2 3   y e a r s  in   th e   e d u c a ti o n a l  f ield   a s  p ro g ra m m e r,   tea c h e r’s   su p e rv iso r,   h e a d   o f  I T  d iv isio n ,   a n d   m a n a g e r  o f   ICDL   Ce n ter.   He   h a s  p u b li sh e d   m a n y   e d u c a ti o n a l  c o m p u ter  b o o k s  fo r  th e   M i n istry   o f  E d u c a ti o n   in   Jo r d a n .   I n   2 0 1 3 ,   h e   p u b li sh e d   h is  I n tro d u c ti o n   to   Ja v a   P ro g ra m m in g   b o o k   f o r  u n i v e rsity   stu d e n ts.  His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   in f o rm a ti o n   re tri e v a l,   A I ,   a n d   E - lea rn in g .   He   is  th e   a u th o r   o f  se v e ra l  p u b l ica ti o n s   o n   t h e se   to p ics .   He   c a n   b e   c o n tac t e d   a t  e m a il :  h a y e lk h @z u . e d u . j o .         Dr .   Is sa   Ato u m           is  m e m b e r  in   F a c u lt y   o f   In f o rm a ti o n   Tec h n o lo g y ,   P h il a d e l p h ia   Un iv e rsity ,   P h . D .   i n   so ftwa re   e n g in e e rin g ,   Un ima s  Un iv e rsit y   M a l a y sia ,   2 0 1 5 .   M a ste r  d e g re e   in   c o m p u ter  in f o rm a ti o n   sy ste m ,   P h il a d e lp h ia  Un iv e rsit y ,   Jo r d a n   2 0 1 2 .   B . S .   in   c o m p u ter  sc ien c e ,   Ya rm o u k   Un i v e rsity ,   Jo r d a n ,   1 9 9 7 .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   i a to u m @P h i lad e lp h ia.ed u . jo .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.