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我有一个parfor用于并行计算的循环Matlab。我希望parfor在 8 个工作人员的每次调用这些循环中都有不同的随机数。如果我不使用rng('shuffle')函数，我有相同的随机数randperm(10)。在这种情况下，我的代码在所有工作人员中同时运行rng('shuffle')之前的功能。randperm在这种情况下我有不同的随机数吗？当我在 parfor 循环中看到randperm输出时，其中一些输出是相同的！

我需要rng先保存并在结束并行循环后rng('shuffle')使用类似的东西？rng(saved_rng)

我们有这个Matlab帮助：

注意 因为 rng('shuffle') 会根据当前时间为随机数生成器播种，所以如果要确保独立流，则不应使用此命令在不同的 worker 上设置随机数流。当命令同时发送给多个工作人员时尤其如此，例如在 parfor、spmd 或通信作业中。对于worker上的独立流，使用默认行为；或者，如果这不足以满足您的需求，请考虑在每个工作人员上使用唯一的子流。

所以我该怎么做？如果我删除，我有不同的随机数rng吗？我有这些代码的两个版本。其中之一是计算parfor和其他使用for循环，我可以shuffle从for循环中删除吗？在这种情况下我有不同的随机数？

谢谢。

附言。

我可以有这些结构：

parfor I=1:X
xx = randperm(10)
end


parfor I=1:X
rng('shuffle');
xx = randperm(10)
end

rng('shuffle');
parfor I=1:X
xx = randperm(10)
end

我想从randperm函数中获得不同的随机数。我怎样才能做到这一点？对于for结构我需要shuffle函数（没有它，随机数是相同的）但是当我将它添加到parfor一些随机输出时randperm是相同的！

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要正确执行此操作，您需要选择支持并行子流的 RNG 算法（换句话说，您可以将随机流拆分为子流，并且每个子流仍然具有您希望从随机流中获得的正确统计属性） .

默认的 RNG 算法（Mersenne Twister 或mt19937ar）不支持并行子流，但 MATLAB 支持两种算法（乘法滞后 Fibonacci 生成器mlfg6331_64和组合多重递归生成器mrg32k3a）。

例如：

s = RandStream.create('mrg32k3a','NumStreams',4,'Seed','shuffle','CellOutput',true)

s现在是随机数子流的单元阵列。所有种子都有相同的种子，s{1}.Seed如果需要，您可以记录可重复性。

现在，您可以调用rand(s{1})(或randn(s{1})) 从流 1 中生成随机数，依此类推。使用 将流重置为其初始配置reset(s{1})，您应该会发现每个流都是可单独重现的。

然后，每个工作人员都可以以统计上仍然合理的方式生成随机数，并且即使并行也可以重现：

parfor i = 1:4
    rand(s{i})
end

有关更多信息，请查看加速统计计算下的统计工具箱文档。那里有几篇文章带您了解所有复杂的细节。如果您没有 Statistics Toolbox，该文档位于 MathWorks 网站上。

于 2014-09-11T09:23:54.943 回答