본 논문은 NP-complete 문제인 상호 가시성(Mutual Visibility, MV) 문제의 실제 동작에 대한 경험적 분석을 수행합니다. 기존의 이론적 연구와 달리, 직접적인 탐욕적 휴리스틱, 하이퍼그래프 기반 근사 알고리즘, 그리고 유전 알고리즘 세 가지 알고리즘을 다양한 합성 그래프 데이터셋에 적용하여 평가합니다. 분석적으로 $\mu(G)$ 값을 알고 있는 그래프와 일반적인 그래프 모델을 포함합니다. 실험 결과, 작은 그래프에서는 알고리즘들이 이론적 경계와 일치하는 MV 집합 크기를 달성하지만, 큰 그래프에서는 이론적 한계와 상당한 차이를 보입니다. 이러한 차이와 엄밀한 경계의 부재로 인해 해의 절대적인 질적 평가가 어렵습니다. 하지만 알려진 최적 그래프에 대한 검증 결과, 유전 알고리즘과 다른 휴리스틱 알고리즘들이 실험적으로 가장 좋은 성능을 보였습니다.
