Általában ha egy meglévő modellt módosítunk új eredmények reményében (hiszen ezzel nyitottunk egy új szűz területet), megvizsgáljuk, hogy miben hasonlít és miben tér el az eredeti modelltől.
Ha túlzottan hasonlít és minden eredmény szinte egy az egyben átvihető, akkor félő, hogy a szakmai társadalom önmagában nem túl érdekesnek minősíti, és nem fogjuk tudni publikálni.
Ha túlzottan eltér, akkor technikai szempontból nem lesz sok köze az eredetéhez, és nyitunk egy olyan új problémakört, aminek az eszközeit teljes egészében ki kell dolgozni, ennek az a kockázata, hogy nem sikerül, és ha ez sok idő és energia beleölése után derül ki, az a jelenlegi publikációs kényszer mellett gondokat okozhat kutatói pályafutásunkban.
Tehát a két véglet között szeretnénk maradni. Ha találtunk ilyet (pl. a k-szerver probléma ilyen volt), akkor megnézzük, mi alkalmazható az eredeti modell vizsgálatából, ami nem működik, miért, és lehetne-e módosítani valahogy, hogy működjön. A k-szerver probléma esetén a legígéretesebb algoritmus a WFA (munkafüggvény algoritmus), amely elemzése az ún. potenciálfüggvény technikával megy. A technika az elutasításos változatban is alkalmazható, a számolásokon annyit kellett változtatni, hogy néhány újabb aleset vizsgálatát kellett nézni a bonyolultabb modell miatt, viszont az újabb esetek vizsgálata nem volt sokkal nehezebb, mint az eredetieké, viszont kicsit máshogy kellett kezelni. Ez, és a probléma motivációja (ti. a való életben is reálisabb modellnek látszik, hogy kéréseket vissza is utasíthatunk) már elég érdekessé tették az eredményt, hogy ne kapjunk rá elutasító véleményt. Így remélhetőleg hamarosan megint születik egy új publikáció :)
