Для моделирования потока заявок, который состоит из псевдослучайных чисел, соответствующих времени обслуживания и времени до поступления следующей заявки, необходимо выполнить несколько шагов. Давайте подробно рассмотрим процесс.

1. Определение распределений:
   • Сначала нужно определить, какие распределения подходят для моделирования времени обслуживания и времени до поступления следующей заявки. Например, время обслуживания может следовать экспоненциальному распределению, а время между заявками может следовать нормальному или пуассоновскому распределению.
2. Генерация псевдослучайных чисел:
   • Используйте генератор псевдослучайных чисел, чтобы получить значения, соответствующие выбранным распределениям. Например, если вы выбрали экспоненциальное распределение, можно использовать формулу для генерации таких чисел.
3. Моделирование потока заявок:
   • Создайте цикл, который будет моделировать поступление заявок и их обслуживание. В каждой итерации цикла:
   • Сначала генерируйте время до следующей заявки.
   • Затем генерируйте время обслуживания для текущей заявки.
   • Записывайте время поступления и время завершения обслуживания.
4. Анализ результатов:
   • После завершения моделирования вы можете проанализировать результаты, такие как среднее время ожидания, количество обслуженных заявок и т.д. Это поможет вам понять, как работает система и где могут быть узкие места.

Таким образом, процесс моделирования потока заявок включает в себя выбор распределений, генерацию псевдослучайных чисел, моделирование поступления и обслуживания заявок, а также анализ полученных данных. Это поможет вам создать эффективную модель для дальнейшего изучения и оптимизации процессов в системе обслуживания.