Simulink仿真调用normrnd()随机序列重复，如何每次运行时重置？

MATLAB随机数生成器默认初始种子固定，Simulink运行仿真时默认不会主动更新随机数生成器状态，所以每次调用normrnd()得到的随机序列完全一致，可通过以下几种方式实现每次仿真重置随机数：

方法1：通过仿真初始化回调重置全局随机种子 #

这是适用范围最广的方案，对所有调用normrnd的场景（MATLAB Function模块、回调脚本、自定义函数等）都生效：

• 打开目标Simulink模型，依次点击「建模>模型设置>模型属性>回调」
• 选择InitFcn（初始化回调函数），输入以下代码：
  rng('shuffle')
• 该命令会基于当前系统时间生成全新的随机种子，每次启动仿真时自动执行，后续所有随机数生成函数都会基于新种子输出不同序列。如果需要可复现的差异化序列，也可以指定固定种子，比如rng(1234)，修改种子数值即可得到不同的固定序列。

方法2：修改Simulink内置随机数全局配置 #

如果仅使用Simulink内置的随机数相关模块，不需要在自定义代码中调用normrnd，可直接修改模型全局配置：

• 打开模型的「仿真>配置参数」，找到「数学和数据类型>随机数生成」分类
• 高版本MATLAB可直接勾选「每次仿真使用不同的种子」选项，也可手动修改全局种子数值实现序列切换
• 注意：该配置仅对Simulink内置随机模块生效，自定义代码中调用normrnd不受该配置影响。

方法3：单场景独立控制随机种子 #

如果只需要部分normrnd调用生成独立的随机序列，不需要全局修改，可以在调用位置添加状态控制逻辑：

% 仅在MATLAB Function模块内使用的示例
persistent local_rng_state
if isempty(local_rng_state)
    % 仿真初始化时生成新种子
    local_rng_state = rng('shuffle');
end
% 加载当前场景的随机状态
rng(local_rng_state);
% 生成正态分布随机数
output_val = normrnd(mu, sigma);
% 更新状态，保证同一次仿真内序列连续
local_rng_state = rng;

注意：如果需要对比不同仿真参数下的运行结果，建议暂时固定随机种子，避免随机波动干扰参数对比结果，确认逻辑正确后再开启随机种子自动重置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bruno Peixoto