通過Magma Talus來解決與多種模式-角點(diǎn)組合的優(yōu)化相關(guān)的復(fù)雜性問題。這些方法包括：1)多角優(yōu)化；2)多模優(yōu)化；3)所有模式-角點(diǎn)組合的傳統(tǒng)的多模多角優(yōu)化；以及4)針對(duì)僅與特定角點(diǎn)相關(guān)的時(shí)序模式的基于情景的優(yōu)化（Scenario-Based Optimization） 。本文還將介紹一種通過生成MC下的容限增強(qiáng)型約束進(jìn)行MMMC優(yōu)化的方法。該流程將使用那些MM下的容限增強(qiáng)型約束來進(jìn)行同步時(shí)序優(yōu)化。最后，本文比較了如下方法間的時(shí)序效果：1)Full MMMC和SM/SC；2)情景方法與SM/SC；以及3“容限增強(qiáng)型方法”與SM/SC。基于這些結(jié)果，Magma Talus中情景方法較SM/SC方法而言顯示出了最佳的時(shí)序相關(guān)性、較其它MMMC方法而言顯示出了最佳時(shí)序優(yōu)化。

建立時(shí)序比較：
1. 就每個(gè)步驟而言，情景方法與SC/SM 時(shí)序分析報(bào)告具有最佳時(shí)序相關(guān)性。差距在+/-10p 以內(nèi)。

2. 就建立時(shí)序優(yōu)化而言，盡管對(duì)于SC/SM:wc_a/m_hi 下結(jié)果來說，擁有最佳時(shí)序首先是“F MMMC”方法，接下來便是MEM 方法，但對(duì)于SC/SM:wc_c/m_lo 和SC/SM:wc_d/m_lo 來說，這兩種方法的時(shí)序結(jié)果實(shí)在不怎么好。盡管它們一開始通過添加時(shí)序容限，使其起始時(shí)序與SC/SM 保持一致，但這些容限在優(yōu)化流程期間并不會(huì)隨著優(yōu)化而自動(dòng)改變。而情景方法卻能夠在優(yōu)化期間同時(shí)考慮到這三種關(guān)系；因此對(duì)于SC/SM:wc_c/m_lo 和SC/SM:wc_d/m_lo，情景方法擁有最佳時(shí)序，且與其它兩種方法與之相比較時(shí)時(shí)序結(jié)果相差甚遠(yuǎn)；而對(duì)于SC/SM:wc_a/m_hi，情景方法與其它兩種方法之間時(shí)序結(jié)果則不相上下。盡管如此，不可否認(rèn)擁有最佳時(shí)序優(yōu)化效果仍要屬情景方法。

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