如何创建随机种子

Question

假设我将一个 R 进程分叉成 10 个工作人员来运行一些并行模拟。确保每个工人使用不同的随机数的可靠方法是什么？我一直在用这个：

myseed <- (unclass(Sys.time())*1e9 * Sys.getpid()) %% 1e9;
set.seed(myseed);

但令我惊讶的是，由于工人之间的 RNG 冲突，我遇到了问题。这里可能出了什么问题？是否有更好的随机性来源可以用来播种 RNG？

Answer 1

请参阅vignette("parallel") 第 6 节，详细了解如何使用该包中的函数完成此操作，这些函数似乎独立于使用 parallel 的函数进行并行运行。

这里给出的例子是：

RNGkind("L'Ecuyer-CMRG")
set.seed(<something>)
## start M workers
s <- .Random.seed
for (i in 1:M) {
  s <- nextRNGStream(s)
  # send s to worker i as .Random.seed
}

该小插曲还提到了 rstream 和 rlecuyer 包，除了 doRNG 包之外，@Simon O'Hanlon 在他的评论中提到，以及@Dirk 提到的 rsprng 包。