通常情况下，随机数是按照特定的算法生成的，但如果随机数生成器在并行环境中执行，则可能会导致问题。这主要是因为多个线程同时使用同一个随机数生成器，可能会导致生成的随机数序列重复或不一致。解决这个问题的方法是为每个线程创建独立的随机数生成器。以下是一个Python示例代码：

import random
from multiprocessing import Pool

def generate_random_nums(seed):
    random.seed(seed)
    rand_num = random.randint(1, 100)
    return rand_num

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4) # 创建4个进程池
    random_nums = pool.map(generate_random_nums, [10, 20, 30, 40]) # 为每个进程池分配一个种子
    print(random_nums)

在此示例中，我们使用Python内置的random模块生成随机数。我们创建了一个generate_random_nums函数，该函数接收一个种子值，使用该种子值设置生成随机数所需的随机数生成器。我们创建了4个进程池并使用map函数将generate_random_nums函数分配给每个进程池。每个进程池都有一个不同的种子参数，这样可以保证每个线程都拥有自己的独立随机数生成器。最后，我们打印出生成的随机数序列以进行查看。