При имитационном моделировании систем массового обслуживания (СМО) на основе Марковского процесса, мы используем два генератора случайных чисел для моделирования времени прихода следующей заявки и времени окончания обслуживания текущей заявки. Чтобы определить, какое событие произойдет следующим, мы сравниваем эти два времени и выбираем минимальное. Давайте рассмотрим шаги этого процесса более подробно.Шаги выбора следующего состояния:

1. Генерация времени прихода новой заявки:
   • Используем первый генератор случайных чисел, чтобы определить, когда поступит следующая заявка в систему.
   • Это время рассчитывается на основе распределения, соответствующего процессу прихода заявок (например, экспоненциальное распределение).
2. Генерация времени окончания обслуживания текущей заявки:
   • Используем второй генератор случайных чисел, чтобы определить, когда завершится обслуживание текущей заявки.
   • Это время также рассчитывается на основе соответствующего распределения (например, экспоненциальное распределение для времени обслуживания).
3. Сравнение двух временных интервалов:
   • Сравниваем время до прихода новой заявки и время до окончания обслуживания текущей заявки.
   • Выбираем событие, которое произойдет раньше, то есть минимальное из двух времён.
4. Обновление состояния системы:
   • Если минимальным оказалось время прихода новой заявки, система переходит в состояние, где увеличивается количество заявок.
   • Если минимальным оказалось время окончания обслуживания, система переходит в состояние, где уменьшается количество заявок, так как одна заявка была обслужена и покинула систему.

Таким образом, мы выбираем состояние, для которого минимально одно из двух временных интервалов: время до прихода новой заявки или время окончания обслуживания текущей заявки. Это позволяет корректно моделировать динамику системы массового обслуживания, учитывая случайный характер поступления и обработки заявок.