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Die Wissenschaftsgalaxis: Wie soll die zukünftige wissenschaftliche Informationsversorgung aussehen?
(2007)
Wissenschaftler sind an qualitativ hochwertiger Information interessiert, selten an Informationsversorgung selbst. Es ist ihnen in Fragen der Organisation meistens egal, von welchem Versorger sie das Material, das sie benötigen, bekommen. Sie wollen einfach nur alles, was sie brauchen, jederzeit, überall, sofort und möglichst kostengünstig oder gar kostenlos haben. Im Prinzip ist das möglich. Seit mindestens zehn Jahren werden so gut wie alle wissenschaftlichen Dokumente (Artikel, Messdaten,…) elektronisch erstellt. Eigentlich bräuchte man diese nur ins Internet zu stellen, und damit wäre alles verfügbar. Irgendwie funktioniert diese einfache Idee nicht so richtig, obwohl viele Anstrengungen von den verschiedensten Einrichtungen und Individuen unternommen werden, z. B. durch Open-Access-Bemühungen. Was sind die Gründe dafür? Die Fortschritte beim schnellen Zugriff auf Information im Internet sind atemberaubend (siehe Google), dennoch ist der zielgerichtete Zugriff auf wissenschaftlich relevante Information weiterhin nur oberflächlich vorhanden. Die Hindernisse sind vielfältiger Natur: Bequemlichkeit und Unwissen der Autoren, Gewohnheiten der Nutzer und Informationsvermittler, Barrieren durch Copyrights und Verlagsstrategien, Eitelkeiten. In diesem Artikel werden einige der Probleme erläutert, die dem Traum des Aufbaus der wissenschaftlichen Universalbibliothek entgegenstehen. Gleichzeitig wird skizziert, wie man auf dem Weg zur Verwirklichung des Traums ein Stück vorankommen und wie die zukünftige wissenschaftliche Informationsversorgung gestaltet werden kann.
In \emph{classical optimization} it is assumed that full information about the problem to be solved is given. This, in particular, includes that all data are at hand. The real world may not be so nice'' to optimizers. Some problem constraints may not be known, the data may be corrupted, or some data may not be available at the moments when decisions have to be made. The last issue is the subject of \emph{online optimization} which will be addressed here. We explain some theory that has been developed to cope with such situations and provide examples from practice where unavailable information is not the result of bad data handling but an inevitable phenomenon.