2冊セットです(バラ売り不可)。

①中井悦司、ＩＴエンジニアのための機械学習理論入門

②遺伝的アルゴリズム、朝倉書店
状態は良いですが、数ヵ所ラインマーカーがあります。

大学教養課程の学生を対象とした基礎理論の紹介から，最適問題，機械学習，画像処理，ゲーム理論など具体的な適用の実際までを解説。
【目次】
1.　遺伝的アルゴリズムとは
　1.1　遺伝的アルゴリズムの歴史
　1.2　遺伝的アルゴリズムの概要
　1.3　遺伝的アルゴリズムの基本的動作
　1.4　参考文献
2.　基本的アルゴリズムと遺伝的オペレータ
　2.1　簡単な関数最適化の例
　2.2　遺伝子の表現
　2.3　適合度とスケーリング
　2.4　遺伝的オペレータ
　2.5　遺伝的アルゴリズムの設計
　2.6　参考文献
3.　理論的考察
　3.1　アルゴリズム
　3.2　スキーマ
　3.3　Walshスキーマ変換
　3.4　非一様Walshスキーマ変換
　3.5　騙し問題
　3.6　動的解析
　3.7　参考文献
4.　さまざまな形態
　4.1　CHC
　4.2　拡大GA
　4.3　messy GA
　4.4　並列GA
　4.5　Michalewiczの遺伝的プログラム
　4.6　進化戦略
　4.7　進化的プログラミング
　4.8　遺伝的プログラミング
　4.9　参考文献
5.　最適化と遺伝的アルゴリズム
　5.1　最適化問題
　5.2　上下限制約のみの最適化問題
　5.3　シェアリング
　5.4　最適化問題における制約式の取扱い
　5.5　多目的最適化
　5.6　参考文献
6.　組合せ最適化
　6.1　巡回セールスマン問題
　6.2　スケジューリング
　6.3　ナップサック問題
　6.4　ファジィ目標を考慮した多目的多次元ナップサック問題
　6.5　多目的多次元ナップサック問題に対する対話型ファジィ計画法
　6.6　参考文献
7.　GA機械学習システム
　7.1　GA機械学習システムとは
　7.2　ミシガンアプローチ
　7.3　ピッツアプローチ
　7.4　免疫システムモデル
　7.5　参考文献
8.　その他の応用例
　8.1　画像処理
　8.2　線形システムの同定
　8.3　非線形システムの同定
　8.4　ゲーム理論
　8.5　ファジィ制御
　8.6　GAを用いたファジィ分類システム
　8.7　参考文献