Все в формулировке понятно, кроме одного. Как я понял, лента у Вас конечная, склеенная в кольцо. Как по ней можно перемещаться "по закону Пуассона", где возможны как угодно большие значения?
Можно понимать так: вероятность перемещения на

,

позиций влево равна

Только зачем?

могут быть более-менее "какими угодно" и задача решается приблизительно одинаково (за исключением некоторых случаев, которые, судя по всему, малоинтересны для генетики).
Ключевые слова: конечные цепи Маркова, collision (как это по-русски?)