program/PMDefaults.hs

   1 module PMDefaults where
   2 import PMInstance
   3 import PMConfig
   4
   5 import qualified NaiveMinCostFlow
   6 import qualified CS2MinCostFlow
   7
   8 -- A default set of configuration values; see module PMConfig.
   9 pmDefaults = PMConfig {
  10
  11 -- === Choose a min-cost flow implementation (timings on mattlaptop2) ===
  12
  13 -- A naive implementation that is slow for all but the smallest instances
  14 -- (30s on a 20x50 example).
  15 --minCostFlow = NaiveMinCostFlow.minCostFlow,
  16
  17 -- Uses CS2 (http://www.igsystems.com/cs2/), which requires a license for
  18 -- non-research use but is faster (<1s on a 20x50 example, 64s on a 60x500
  19 -- example).  Configure the path to cs2.exe in CS2MinCostFlow.hs.  Remember to
  20 -- compile CS2 with -DPRINT_ANS, or this won't work!
  21 minCostFlow = CS2MinCostFlow.minCostFlow,
  22
  23 -- The number of reviews each proposal should get.
  24 reviewsEachProposal = 4,
  25
  26 -- Applies to non-PC papers
  27 pcReviewsEachProposal = 3,
  28
  29 -- === Interpretation of the preference values ===
  30
  31 expIsExpert = \x -> x >= 3,
  32 expIsKnowledgeable = \x -> x >= 2,
  33
  34 prefIsBoring = \p -> p < 50,
  35 prefIsVeryBoring = \p -> p < 0,
  36
  37 prefIsConflict = \p -> p <= -100,
  38
  39 -- === Tuning parameters for the matcher ===
  40
  41 -- The number of reviews by which a reviewer's load may exceed his/her target
  42 -- load of (relativeLoad * ceiling(numProps * reviewsEachProposal /
  43 -- totalRelativeLoad)).  For now this is an additive constant; perhaps it should
  44 -- be proportional to the target load.
  45 loadTolerance = 2,
  46
  47 ercLoadTolerance = 3,
  48
  49 -- Cost to overload by one review.
  50 -- tx = 0 at target load, 1 at end of tolerance.
  51 marginalLoadCost = \tx -> 1000 + tx*1000,
  52
  53 -- Cost to review a boring (or very boring) proposal.
  54 -- lx = 0 at no load, 1 at target load.
  55 marginalBoringCost = \lx -> 1000 + lx*1000,
  56 -- Additional cost to review a very boring proposal.
  57 marginalVeryBoringCost = \lx -> 1000 + lx*1000,
  58
  59 -- Cost to make a review.  Used by the evaluator too.
  60 -- I'm using quadratic cost functions as a first attempt.
  61 assignmentCost = \pref -> (widenInteger 10 + prefNewToOld pref) ^ 2,
  62
  63 -- Bonus for a first knowledgeable or expert review.
  64 knowledgeableBonus = 3000,
  65
  66 -- Bonus for an additional expert review.
  67 expertBonus = 3000,
  68
  69 -- === Parameters for the random-instance generator ===
  70
  71 -- Number of topics.
  72 numTopics = 20,
  73
  74 -- Exponent of the Zipf distribution used to choose topics for each proposal.
  75 topicZipfExponent = -0.5,
  76
  77 -- === Parameters for the matching evaluator ===
  78
  79 -- The weights given to the best, ..., worst review of a proposal in evaluating
  80 -- its "unhappiness".  Default is [reviewsEachProposal, ..., 1] since it's most
  81 -- important for the best review to be good.
  82 reviewEvalWeights = let rep = reviewsEachProposal pmDefaults in
  83         map widenInteger [rep, rep-1 .. 1]
  84
  85 }