Este documento presenta una comparación de rendimiento de heurísticas voraces para una variante reciente del problema del conjunto dominante conocido como el problema del conjunto dominante de influencia positiva mínima (MPIDS). Este problema de optimización combinatoria APX-duro tiene aplicaciones en redes sociales. Su objetivo es identificar un pequeño subconjunto de individuos clave influyentes para facilitar la propagación de influencia positiva en toda la red. En este documento, nos enfocamos en el desarrollo de una heurística voraz rápida y efectiva para el problema MPIDS, ya que las heurísticas voraces son un componente esencial de metaheurísticas más sofisticadas. Por lo tanto, el desarrollo de heurísticas voraces que funcionen bien apoya el desarrollo de metaheurísticas eficientes. Experimentos extensos realizados en una amplia gama de redes sociales y redes complejas confirman la superioridad general de nuestro algoritmo voraz sobre sus competidores, especialmente cuando el tamaño del problema es grande. Además, comparamos nuestro algoritmo con el solucionador de programación lineal entera CPLEX. Si bien el rendimiento de CPLEX es muy sólido para redes pequeñas y de tamaño mediano, alcanza sus límites al aplicarse a las redes más grandes. Sin embargo, incluso en el contexto de redes pequeñas y de tamaño mediano, nuestro algoritmo voraz es solo un 2.53% peor que CPLEX.