program/PMInstanceGenerator.hs

   1 module PMInstanceGenerator where
   2 import PMInstance
   3 import System.Random
   4 import RandomizedMonad
   5 import Data.Array.IArray
   6 import ArrayStuff
   7
   8 numTopics = 20
   9
  10 -- Expertise on each of the topics
  11 data ReviewerInfo = ReviewerInfo {
  12         riTopicExpertness :: Array Int Double,
  13         riConflicts       :: [Int]
  14 }
  15
  16 randomReviewerInfo numProps = do
  17         -- "Older" reviewers are more likely to be expert on topics.
  18         age <- mrandomR (0.5, 1.0)
  19         expns <- indRandomArray (0, numTopics-1) $
  20                 withProb [(0.15 * age, return 2), (0.4 * age, return 1)] (return 0)
  21         -- Samir: "Its often the case that each reviewer has a COI with say
  22         -- one proposal submitted either by their University (different faculty)
  23         -- or by a recent co-author."
  24         conflicts <- withProb [(0.7, do
  25                         cp <- mrandomR (0, numProps-1)
  26                         return [cp]
  27                 )] (return [])
  28         return (ReviewerInfo expns conflicts)
  29
  30 -- One topic or two different topics
  31 data ProposalTopics = PTopic1 Int | PTopic2 Int Int
  32
  33 data ProposalInfo = ProposalInfo {
  34         piTopics     :: ProposalTopics,
  35         piDifficulty :: Wt
  36 }
  37
  38 randomProposalInfo = do
  39         topics <- do
  40                 t1 <- mrandomR (0, numTopics-1)
  41                 withProb [(0.5, return $ PTopic1 t1)] (do
  42                         t2 <- filterRandomized (/= t1) $ mrandomR (0, numTopics-1)
  43                         return $ PTopic2 t1 t2
  44                         )
  45         diff <- mrandomR (3, 5)
  46         return (ProposalInfo topics (fromInteger diff))
  47
  48 expertnessToPref expertness = if expertness == 0 then 7
  49         else if expertness == 1 then 5
  50         else 3
  51
  52 randomInstance :: Int -> Int -> Randomized PMInstance
  53 randomInstance numRvrs numProps = do
  54         reviewerInfos <- indRandomArray (0, numRvrs-1) $ randomReviewerInfo numProps
  55                 :: Randomized (Array Int ReviewerInfo)
  56         proposalInfos <- indRandomArray (0, numProps-1) $ randomProposalInfo
  57                 :: Randomized (Array Int ProposalInfo)
  58         let loadA = constArray (0, numRvrs-1) 1
  59         let prefA = funcArray ((0, 0), (numRvrs-1, numProps-1)) (\(i,j) ->
  60                 let
  61                         ReviewerInfo iTE iC = reviewerInfos ! i
  62                         ProposalInfo jT jD = proposalInfos ! j
  63                         isConflict = elem j iC
  64                         topicPref = case jT of
  65                                 PTopic1 jt1 -> expertnessToPref (iTE ! jt1)
  66                                 PTopic2 jt1 jt2 -> (expertnessToPref (iTE ! jt1)
  67                                         + expertnessToPref (iTE ! jt2)) / 2
  68                 in if isConflict then 40 else topicPref * jD - 4)
  69         return $ PMInstance numRvrs numProps loadA prefA