本論文は、NP-complete問題である相互可視性（Mutual Visibility、MV）問題の実証的分析を行います。既存の研究は理論的研究に焦点を当てていましたが、実際の動作の実験的分析は不足していました。この論文は、直接ランダムヒューリスティック、ハイパーグラフベースの近似アルゴリズム、遺伝的アルゴリズムの3つのアルゴリズムを、さまざまな合成グラフデータセット（分析的に知られているμ（G）値を持つデータセット、および一般的なグラフモデルを含む）に適用して評価します。その結果、小さなグラフではアルゴリズムが理論的境界と一致するMV集合サイズを達成しますが、大きなグラフでは理論的限界とかなりの違いを示しました。厳しい境界がないという点と組み合わせると、絶対的な品質評価は困難ですが、既知の最適グラフの検証の結果、遺伝的アルゴリズムと他のヒューリスティックアルゴリズムが実験的に最高のパフォーマンスを示しました。
