Page 169 - 《软件学报》2024年第6期

陈文杰 等: 面向全分布式智能建筑系统应用程序的并行化编译方法 2745

Touch TOS SwarmL
160
140

应用程序开发时间 (min) 100
120

80

60

40
语言编译器
图 14 应用程序开发时间的箱型图

表 3 应用程序开发时间对零假设的 t 检验结果

标准 t df p 结论
SwarmL组和Touch组在开发时间方面的零假设 5.72 4 2.3×10 −3
在5%显著性水平上拒绝原假设 (p < 0.05)
SwarmL组和TOS组在开发时间方面的零假设 4.78 4 4.3×10 −3

(6) 讨论
图 14 展示了使用不同方法开发全分布式智能建筑系统应用程序的平均开发时间. 结果表明, 使用 Touch 编程
系统开发应用程序的平均时间最长, 达到 123 min. 分析实验过程发现, 主要原因在于 Touch 语言仅支持从邻域角
度定义变量和描述分布式计算逻辑, 开发者需要花费时间考虑邻居间的复杂交互行为来编程全局计算任务, 导致
编程过程变得复杂. 另外, 其采用位置量的方式刻画变量的分布属性, 描述邻域计算时需要一一指定每个邻居节点
的编号, 进而降低了开发效率. 与 Touch 编程系统相比, 使用 TOS 图形化编程系统的平均开发时间有所降低, 为
92 min. TOS 图形化编程系统允许开发者使用拖拽图元块的方式开发应用程序, 具有较好的简洁性. 然而, 其并不
能完全支持图形化编程, 开发者仍需要在图形块的文本编辑界面手动定义一些分布式计算函数或者函数调用信
息, 导致编程工作量大大增加. 使用 SwarmL 及其编译系统的平均开发时间最短, 为 76.4 min. 一个重要的原因在
于, SwarmL 所定义的场变量将分布式建筑物理场和建筑控制任务的并行计算模式深度融合, 允许用户以串行思
维方式从全局角度编程分布式计算任务, 而无需考虑底层通讯协议和数据分配等复杂细节. 因此, 实验结果表明,
与现有开发方法相比, SwarmL 及其编译系统能够提升全分布式智能建筑系统应用程序的开发效率, 有效降低开
发时间.

4.3.2 目标代码运行性能对比
评估编译系统性能的一个重要指标是目标代码的执行效率. 本节将 SwarmL 编译系统与应用于全分布式智能
建筑系统的 TOS 图形化编译器 [39] 和 Touch [40] 在目标代码的性能方面进行对比. 选取 10 个典型的全
分布式智能建筑系统控制管理任务作为基准应用程序, 其已经被实际开发并应用在国家重点研发计划项目示范工
程 [27,41] 中, 包括变风量自组织优化控制 vavControl、人员疏散 fireEvacuation、湿度传感器故障诊断 faultDiagnosis、
仓库管理 storeManagement、基于人员分布的照明控制 lightControl、冷冻水管网末端检测 checkEnd、能耗统计
energyConsumption、冷机群控 chillerControl、管网流量识别 flowIdentification、并联水泵自组织优化控制
pumpControl. 这组基准程序都基于邻居节点并行交互实现整体层面的建筑控制管理任务, 且涵盖常用的群体智能
计算特征, 例如全局扩散, 全局求和, 邻域校核等. 表 4 给出了 10 个基准程序的功能描述.