그래프 G의 최소 dominating set 문제는 G의 dominating set들 중 가장 작은 크기의 dominating set을 찾는 문제이며, NP-complete class에 속해 polynomial time안에 해결할 수 없는 문제로 잘 알려져 있다. 그러나, heuristic한 방법 혹은 approximation 방법을 이용해 특정한 분야에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 세 개의 서로 다른 simulated annealing 알고리즘을 제시하여, 이들 알고리즘을 DIMACS에서 제시한 그래프들에 적용한 경우 효율성 증가가 이루어지는 것을 실험적으로 보이고자 한다.

The minimum dominating set problem of a graph G is to find a smallest possible dominating set. The minimum dominating set problem is a well-known NP-complete problem such that it cannot be solved in polynomial time. Heuristic or approximation algorithm, however, will perform well in certain area of application. In this paper, we suggest three different simulated annealing algorithms and experimentally show better efficiency improvement by applying these algorithms to the graph instances developed by DIMACS.