algorithm - 取决于相关种子的可预测随机序列

Question

我脑子里已经有了这个想法很长一段时间，但我未能以可搜索的方式阐明它，所以我想我会把它作为一个问题来问。关于seeds和RNG算法的资料很多，但是我找不到太多关于两者之间关系的资料。许多讨论偏离了数学方程式，似乎谈论的是系列的分布，而不是两个给定系列和两个种子之间的差异。

更重要的是，我对这样的行为很感兴趣:Two different seeds producing the same 'random' sequence .简而言之，两个不同的种子(在字节表示中彼此有些接近)生成非常相似的随机数序列。我希望有类似的行为，最好有一个足够简单的条件，即“两个种子彼此距离越远，两个系列就越不同”。

一些额外的背景(如果有更好的方法我完全忽略了):我正在玩弄一些遗传算法，在这些算法中，这种行为对我来说是非常可取的。我生成一些随机数并使用它们来探索非常广泛的选择空间。后来，我测试了这些数字并评估了该序列的“优点”。一旦我找到一个得分不错的序列，我希望能够在我的下一代中生成一个类似的可重复随机序列，除了我希望它与第一个序列有点不同，但只是略有不同(因此更有可能保持结果的“优点”)。

我使用种子作为序列的“标识符”，这样如果序列中的前 20 个数字对我来说是好的，我可以在以后产生额外的“好数字”。是否有任何算法可以通过种子之间的简单关系来表示系列之间的某种关系？

对于这个非常模糊的问题，我深表歉意，整件事让我很困惑......

[免责声明:我对这些算法的作用有一个“好的”理解，我只是无法真正将种子之间的关系映射到系列中的关系]

Answer 1

我怀疑是否存在一种可概括的可靠度量(伪)随机序列相似性的方法:考虑这个例子(假设我们产生随机字节，即 0-255)

顺序 A:5-6-7-8-9-10

• 序列 B1:105-106-107-108-109-110
• 序列 B2:95-94-93-92-91-90
• 序列 B3:6-5-8-7-10-9
• 序列 B4:10-9-8-7-6-5

B1-B4 中的哪一个与 A 最相似？