HP-MOCD: Viabilizando a Detecção de Comunidades Multiobjetivo em Redes de Larga Escala - Santos, Guilherme O.; Vieira, Lucas S.; Ferreira, Carlos H. G.; Moreira, Gladston J. P. (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM), 2026)
A detecção de comunidades em redes complexas é um problema fundamental, e abordagens cl´assicas de objetivo único, como Louvain e Leiden, embora eficientes, apresentam limitações importantes, incluindo o problema de resolução e a degenerescência da função de modularidade, que podem levar a partições subótimas ou inconsistentes. Nesse contexto, algoritmos evolucionários multiobjetivos (MOEAs) surgem como alternativa promissora, mas, tipicamente, restringem-se a redes com menos de 10.000 nós devido ao elevado custo computacional. Este artigo apresenta e discute o HP-MOCD, um algoritmo multiobjetivo de alto desempenho recentemente proposto na literatura para detecção de comunidades, construído sobre o NSGA-II. O HP-MOCD combina operadores genéticos cientes da topologia, paralelização completa e otimizações em nível de bits, alcançando complexidade O(G·N p |V|) para grafos esparsos. Resultados experimentais em benchmarks LFR e 14 redes reais mostram que o HP-MOCD é capaz de processar grafos com mais de um milhão de nós, superando MOEAs concorrentes em até 553× em tempo de execução e mantendo qualidade competitiva ou superior nas partições.