program/PMDefaults.hs

   1 module PMDefaults where
   2 import PMInstance
   3 import PMConfig
   4
   5 import qualified NaiveMinCostFlow
   6 import qualified CS2MinCostFlow
   7
   8 pmDefaults = PMConfig {
   9
  10 -- === Choose a min-cost flow implementation (timings on mattlaptop2) ===
  11
  12 -- A naive implementation that is slow for all but the smallest instances
  13 -- (30s on a 20x50 example).
  14 minCostFlow = NaiveMinCostFlow.minCostFlow,
  15
  16 -- Uses CS2 (http://www.igsystems.com/cs2/), which requires a license for
  17 -- non-research use but is faster (<1s on a 20x50 example, 64s on a 60x500
  18 -- example).  Configure the path to cs2.exe in CS2MinCostFlow.hs.  Remember to
  19 -- compile CS2 with -DPRINT_ANS, or this won't work!
  20 --minCostFlow = CS2MinCostFlow.minCostFlow,
  21
  22 -- The number of reviews each proposal should get.
  23 reviewsEachProposal = 3,
  24
  25 -- === Interpretation of the preference values ===
  26
  27 prefIsExpert = \p -> p <= 10,
  28 prefIsKnowledgeable = \p -> p <= 20,
  29
  30 prefIsBoring = \p -> p > 15,
  31 prefIsVeryBoring = \p -> p > 25,
  32
  33 prefIsConflict = \p -> p >= 40,
  34
  35 -- === Tuning parameters for the matcher ===
  36
  37 -- The number of reviews by which a reviewer's load may exceed his/her target
  38 -- load of (relativeLoad * ceiling(numProps * reviewsEachProposal /
  39 -- totalRelativeLoad)).  For now this is an additive constant; perhaps it should
  40 -- be proportional to the target load.
  41 loadTolerance = 1,
  42
  43 -- Cost to overload by one review.
  44 -- tx = 0 at target load, 1 at end of tolerance.
  45 marginalLoadCost = \tx -> 1000 + tx*1000,
  46
  47 -- Cost to review a boring (or very boring) proposal.
  48 -- lx = 0 at no load, 1 at target load.
  49 marginalBoringCost = \lx -> 1000 + lx*1000,
  50 -- Additional cost to review a very boring proposal.
  51 marginalVeryBoringCost = \lx -> 1000 + lx*1000,
  52
  53 -- Cost to make a review.  Used by the evaluator too.
  54 -- I'm using quadratic cost functions as a first attempt.
  55 assignmentCost = \pref -> (numAsWt 10 + pref) ^ 2,
  56
  57 -- Bonus for a first knowledgeable or expert review.
  58 knowledgeableBonus = 1000,
  59
  60 -- Bonus for an additional expert review.
  61 expertBonus = 1000
  62
  63 }