[R種子sedding不是「設置」，結果沒有再現

Question

我有一個腳本，看起來像這樣：

#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") 

我送這個主腳本的超級計算集羣;在32個內核上需要大約17個小時的CPU時間和40分鐘的壁掛時間。 （因此我不可重現的例子）。但是，當我運行腳本時，查看結果，然後再次運行，再次查看結果，它們稍有不同。爲什麼？我設定了種子！種子是否以某種方式重置？我是否需要在每個腳本文件中指定種子？

我需要增加代表的數量，因爲它清楚地表明我還沒有充分收斂。但這是一個單獨的問題。爲什麼我的結果不能複製自己，我該如何解決？

在此先感謝。

編輯：我正在通過doMC和plyr進行並行化。根據下面的評論，一些輕的谷歌搜索引起了人們無法真正使用這些軟件包設置「並行種子」的事實。我需要以某種方式將我的代碼遷移到SNOW。如果有人知道doMC和plyr的解決方案，我會很高興知道它是什麼。

Answer 1

看那doRNG包，專門用於這種再現的並行計算的開發。設置呼叫轉移到循環內的種子，你將能夠精確地再現您的結果...

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