[R种子sedding不是“设置”，结果没有再现

Question

我有一个脚本，看起来像这样：

#This is the master script. It runs all other scripts. 
rm(list=ls()) 

#Run data cleaing script 
source("datacleaning.R") 

set.seed(413) #Seed pre-selected as lead author's wife's birthday (April 13th) 
reps=128 

#Make imputated datasets 
source("makeimps.R") 

#Model selection step 1. 
source("model_selection.1.R") 
load("AIC_results.1") 
AIC_results 

#best model removed the year interaction 

#Model selection step 2. removed year interaction 
source("model_selection.2.R") 
load("AIC_results.2") 
AIC_results 

#all interactions pretty good. keeping this model 

#Final selected model: 
source("selectedmodel.R") 

我送这个主脚本的超级计算集群;在32个内核上需要大约17个小时的CPU时间和40分钟的壁挂时间。 （因此我不可重现的例子）。但是，当我运行脚本时，查看结果，然后再次运行，再次查看结果，它们稍有不同。为什么？我设定了种子！种子是否以某种方式重置？我是否需要在每个脚本文件中指定种子？

我需要增加代表的数量，因为它清楚地表明我还没有充分收敛。但这是一个单独的问题。为什么我的结果不能复制自己，我该如何解决？

在此先感谢。

编辑：我正在通过doMC和plyr进行并行化。根据下面的评论，一些轻的谷歌搜索引起了人们无法真正使用这些软件包设置“并行种子”的事实。我需要以某种方式将我的代码迁移到SNOW。如果有人知道doMC和plyr的解决方案，我会很高兴知道它是什么。

Answer 1

看那doRNG包，专门用于这种再现的并行计算的开发。设置呼叫转移到循环内的种子，你将能够精确地再现您的结果...

require(doParallel) 
require(doRNG) 
cl <- makeCluster(4) 
registerDoParallel(cl) 


unlist(foreach(i = 1:4 , .options.RNG = 413) %dorng% { runif(1) }) 
#[1] 0.5251507 0.4326805 0.6409496 0.5523651 

unlist(foreach(i = 1:4 , .options.RNG = 413) %dorng% { runif(1) }) 
#[1] 0.5251507 0.4326805 0.6409496 0.5523651