現実世界でグレーダー間で良い検証提出物を選択し、最適な方法で動的に負荷を均等化することは重要です。特定のグレーダーが他者よりも早く終了した場合や再度別な所属先へ移行する必要性がある場合でも最善です。これら状況下では、「終了」したグレーダーは通常他者が担当している異なったクラスターよりも近いクラスターへ移行します。このプロセス中、「クラスターアルゴリズム」では初めて大きく異なるプログラム群と接触する可能性があり得る一方、「蛇アルゴリズム」では全体的な解決空間内をトラバースすることから「終了」という状況下でも様々すばやく対応可能です。「ペタルアルゴリズム」も同じ理由から「切替コスト」効果測定時有益です。