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 reviewsEachProposal = 3,
  23
  24 prefIsExpert = \p -> p <= 10,
  25 prefIsKnowledgeable = \p -> p <= 20,
  26
  27 prefIsBoring = \p -> p > 15,
  28 prefIsVeryBoring = \p -> p > 25,
  29
  30 prefIsConflict = \p -> p >= 40,
  31
  32 -- For now this is absolute.  Later it might be proportional to a reviewer's
  33 -- target load.
  34 loadTolerance = 1,
  35
  36 -- Cost to overload by one review.
  37 -- tx = 0 at target load, 1 at end of tolerance.
  38 marginalLoadCost = \tx -> 1000 + tx*1000,
  39
  40 -- Cost to review a boring (or very boring) proposal.
  41 -- lx = 0 at no load, 1 at target load.
  42 marginalBoringCost = \lx -> 1000 + lx*1000,
  43 -- Additional cost to review a very boring proposal.
  44 marginalVeryBoringCost = \lx -> 1000 + lx*1000,
  45
  46 -- Cost to make a review.
  47 -- I'm using quadratic cost functions as a first attempt.
  48 assignmentCost = \pref -> (numAsWt 10 + pref) ^ 2,
  49
  50 -- Bonus for a first knowledgeable or expert review.
  51 knowledgeableBonus = 1000,
  52
  53 -- Bonus for an additional expert review.
  54 expertBonus = 1000
  55
  56 }