OMNeT RNG没有收敛到意味着

我正在使用OMNeT 5.1.1模拟器 . 我一直在看bernoulli（）函数的一些奇怪的行为，所以我 Build 了一个MWE来看看发生了什么 .

MWE通过创建具有单个节点的网络并在t = 0处设置一个计时器（自身消息）来工作 . 当计时器熄灭时，模拟运行一些n次伯努利试验，成功概率为p . 值n和p是通过我使用Register_PerRunConfigOption（）宏定义的每个运行配置选项指定的 .

这是我的代码：

#include <math.h>
#include <omnetpp.h>

using namespace omnetpp;

Register_PerRunConfigOption(CFGID_NUM_TRIALS, "num-trials", CFG_INT,
    "0", "The number of Bernoulli trials to run");
Register_PerRunConfigOption(CFGID_BERNOULLI_MEAN, "bernoulli-mean",
    CFG_DOUBLE, "0.0", "The mean of the Bernoulli experiments");

class Test : public cSimpleModule {
    private:
        int nTrials, nSuccess;
        double p;
        cMessage *timer;
    protected:
        virtual void initialize() override;
        virtual void handleMessage(cMessage *msg) override;
};

Define_Module(Test);

void Test::initialize()
{
    nTrials = getEnvir()->getConfig()->getAsInt(CFGID_NUM_TRIALS);
    p = getEnvir()->getConfig()->getAsDouble(CFGID_BERNOULLI_MEAN);

    timer = new cMessage("timer");
    scheduleAt(0.0, timer);
}

void Test::handleMessage(cMessage *msg)
{   
    int trial;

    printf("\n\n");

    for (int n = 0; n < nTrials; n++) {
        trial = bernoulli(p); 
        if (trial)
            nSuccess++;
    }

    double mean     = nTrials * p;
    double variance = mean * (1.0 - p);
    double stddev   = std::sqrt(variance);

    printf("nTrials:  %12d(%.3e)\n", nTrials, (double) nTrials);
    printf("nSuccess: %12d(%.3e)\n", nSuccess, (double) nSuccess);
    printf("Pct.:     %12.5f\n", 100.0 * (double) nSuccess / nTrials);
    printf("nStdDevs: %12.2f\n", (nSuccess - mean) / stddev);
    printf("\n\n");

    delete msg;
}

这段代码就像我想象的那样简单（我是OMNeT的新手） . 这是.ned文件：

simple Test
{
    gates:
}

network Bernoulli
{
    submodules:
        node: Test;
}

这是omnetpp.ini文件：

[General]
network = Bernoulli
bernoulli-mean = 0.05
num-trials = 10000000
rng-class = "cMersenneTwister"
seed-0-mt = ${seed=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}

我正在使用以下命令运行代码： ./exe_file -u Cmdenv -r 3 （我故意挑选第三次运行） . 当我使用上面的omnetpp.ini文件执行此操作时，我获得了大约532,006次成功（尽管这个数字在每次运行时都会轻微改变？） . 对于10 ^ 7次运行，这与平均值相比约为46个标准偏差（使用二项式分布的均值和方差计算） .

此外，如果我注释掉第 rng-class="cMersenneTwister" 行，那么这个数字会跳跃到大约531,793个成功，每次都会略微改变（但不是根本上） .

此外，如果我注释掉 seed-0-mt=... 线，那么突然模拟开始产生0.06标准的值 . 开发 . 的意思！尽管OMNeT手册确保使用cMersenneTwister算法意味着您可以随机选择种子，因为这段时间非常大 .

为什么会这样？我希望（1）因为cMersenneTwister是默认值，包括omnetpp.ini文件中的它不应该改变任何东西，以及（2）因为我每次都选择相同的种子（即种子3），我应该得到相同的结果 . 但我不是！这让我感到困惑，因为OMNeT手册指出：

对于cMersenneTwister随机数生成器，由于RNG的序列非常长，因此选择种子以使生成的序列不重叠很容易 . RNG从32位种子值seed = runNumber * numRngs rngNumber初始化 .

谢谢！