program/ProposalMatcherConfig.hs

   1 module ProposalMatcherConfig
   2         (module ProposalMatcherConfig, minCostFlow) where
   3
   4 -- Choose a min-cost flow implementation (timings on mattlaptop2):
   5
   6 -- A naive implementation that is slow for all but the smallest instances
   7 -- (30s on a 20x50 example).
   8 import NaiveMinCostFlow
   9
  10 -- Uses CS2 (http://www.igsystems.com/cs2/), which requires a license for
  11 -- non-research use but is faster (<1s on a 20x50 example, 64s on a 60x500
  12 -- example).  Configure the path to cs2.exe in CS2MinCostFlow.hs.
  13 --import CS2MinCostFlow
  14
  15 type Wt = Double -- Can be any RealFrac.
  16
  17 type Pref = Int
  18
  19 numAsWt x = fromInteger (toInteger x) :: Wt
  20
  21 reviewsEachProposal = 3 :: Int
  22
  23 prefIsExpert p = p <= 10
  24 prefIsKnowledgeable p = p <= 20
  25
  26 prefIsBoring p = p > 15
  27 prefIsVeryBoring p = p > 25
  28
  29 prefIsConflict p = p >= 40
  30
  31 -- For now this is absolute.  Later it might be proportional to a reviewer's
  32 -- target load.
  33 loadTolerance = 1 :: Int
  34
  35 -- Cost to overload by one review.
  36 -- tx = 0 at target load, 1 at end of tolerance.
  37 marginalLoadCost tx = 1000 + tx*1000 :: Wt
  38
  39 -- Cost to review a boring (or very boring) proposal.
  40 -- lx = 0 at no load, 1 at target load.
  41 marginalBoringCost lx = 1000 + lx*1000 :: Wt
  42 -- Additional cost to review a very boring proposal.
  43 marginalVeryBoringCost lx = 1000 + lx*1000 :: Wt
  44
  45 -- Cost to make a review.
  46 -- I'm using quadratic cost functions as a first attempt.
  47 assignmentCost pref = (numAsWt 10 + pref) ^ 2 :: Wt
  48
  49 -- Bonus for a first knowledgeable or expert review.
  50 knowledgeableBonus = 1000 :: Wt
  51
  52 -- Bonus for an additional expert review.
  53 expertBonus = 1000 :: Wt