可以产生受约束的随机激励是sv验证语言中最主要的feature，这里有一个常常会被验证工程师忽视的问题，就是随机化种子（seed）。我们知道，用verilog里面的$random或者sv里面的$urandom产生的都只是伪随机数，也就是说，如果不改变seed，每次仿真产生的随机数都一样。sv的受约束的随机化方法与上述情况其实也有点相同。sv中，每个对象维持自身的内部RNG，排他地用于randomize()方法，这使得对象的随机化保持各自独立。当生成对象时，创建它的线程的RNG的下一个值被用于设置成它的RNG的随机化种子。此时对象的new函数()默认的seed为1，如果不改变seed的值，则每次run仿真时，仍旧会产生相同的激励数据。因此，我们需要手动设置new()函数中的随机化seed，使得每次run仿真时可以得到真正意义上的随机激励。手动设置对象RNG的随机化seed的方法是：使用srandom()将种子传给随机的变量seed，这能确保在任意类成员变量被randomize之前，为对象的RNG设置新的随机化seed。举例如下：

这样，我们便从外部对RNG设置新的随机化seed了：

实际代码中，我们可以将seed宏定义为不同的值，还可以使用系统时间作为seed，我们先定义变量seed：

使用仿真命令即可将系统时间作为seed：

另外一种经常用到的方法是只需在仿真命令中加入+ntb_random_seed_automatic，代码中不需要出现变量seed，只需要有随机约束: