要解决“不同平台上的随机数生成器性能有所不同”的问题，可以采取以下步骤：

1. 根据不同平台选择合适的随机数生成器库。不同平台可能有不同的随机数生成器库可用，例如Java中的java.util.Random类，Python中的random模块，C++中的rand函数等。根据具体的平台选择合适的库，并确保其在不同平台上的性能表现较好。

2. 编写测试代码来评估随机数生成器的性能。可以编写一些测试代码，生成大量的随机数，并统计生成这些随机数所需的时间。比较不同平台上不同库的性能，找到最适合当前平台的库。

下面是一个使用Python的示例代码，展示如何评估不同随机数生成器库的性能：

import random
import time

# 使用random模块生成随机数，并统计生成100000个随机数所需的时间
start_time = time.time()
for _ in range(100000):
    random.random()
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print("使用random模块生成100000个随机数所需的时间：", execution_time)

# 使用numpy库生成随机数，并统计生成100000个随机数所需的时间
import numpy as np

start_time = time.time()
np.random.rand(100000)
end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print("使用numpy库生成100000个随机数所需的时间：", execution_time)

通过以上步骤，可以评估不同平台上不同随机数生成器库的性能，并选择性能较好的库来生成随机数。注意，具体的解决方法可能因不同的编程语言和平台而有所不同。