采购管理师报名信息总。

根据国务院(2016)35号文件,取消职业资格许可和认定,有利于促进职业资格规范,减轻用人单位和人才负担、切实降低就业和创业门槛;而非否定采购从业者职业化机制,根据国家相关文件“先培训、后就业”和“先培训、后上岗”的规定,响应政策号召,务实进行【采购管理师】系统培训工作,汇聚13年采购培训经验,铸就的采购课程内容由浅入深、注重实战案例和理论相结合,真真正正可以提升采购人的综合能力和水平尊敬的各位采购相关人员注意了:2017年4月份采购管理师班期已经确定,将在(全国)开展采购管理师培训测评。

一级采购管理师:  4月19日-23日

二级采购管理师: 4月19日-23日

4月份采购管理师快要报名截止了,培训是周四到周日四天,测评听会务老师安排,名额有限,团报费用优惠,通过率高。课程全面升级:网络课程+面授课程+精准试题,保障拿到采购管理师证书。 提示: 根据国务院(2016)35号文件,取消职业资格许可和认定,有利于促进职业资格规范,减轻用人单位和人才负担、切实降低就业和创业门槛;而非否定采购从业者职业化机制,根据国家相关文件“先培训、后就业”和“先培训、后上岗”的规定,响应政策号召,务实进行【采购管理师】系统培训工作,汇聚13年采购培训经验,铸就的采购课程内容由浅入深、注重实战案例和理论相结合,真真正正可以提升采购人的综合能力和水平 http://baike.baidu.com/link?url=u8eKqA3jDGIjZagdJgSQzViXWtM0-3QR-1xL_5o6K7BaECQayeNX8n9K7MdPCT6anemVW-p2L5FTxW10Glv6f3q0R7JpUtIyT5x6XLoOIaCe3o3F8e2y8qVTG2mNyHRo-gqYIY8yQguUezv1e8jni_

 

复制网址打开 采购人员系统培训不用再等了,各大媒体对于采购管理师系统培训认可到这种程度了2017年采购管理师报名优惠多多 惊喜多多,采购管理师学员必看!

惊喜一,报名即可加入采购专业人才网的终身会员,招聘,应聘,免费推荐工作{全国独有}

惊喜二,报名即可免费得到一本采购实战手册+采购工具包{限量版}

惊喜三,报名即免费网络课程、随时随地轻松学习 {终身免费}

惊喜四,报名即列入VIP班,名额有限、报名从速!

优势服务:

★名师授课-各国大学优秀采购供应讲师,国际采购协会,企业从事采购与供应管理的高管;

★高效复习-专业辅导手册、历届真题模拟训练,命中率92%以上;

★快捷支付-网上银行、手机银行、现金支付;

★跟踪服务-招生老师全程跟踪服务,免除参加学习以外一切烦忧;

★协助取证-参加培训考试成绩合格,招生老师代为领取证书下发。

★现在社会和单位注重的是个人能力,采购管理师能力等级测评就是体现。

★在线学习系统报名后开通在线学习系统,主要内容:在线视频学习,视频汇集国内、国外采购名师培训视频,可通过手机APP、平板、PC端随时随地学习听课。资料下载,汇集了所有日常应用的电子版工具文件、合同、方案、表格、制度、流程、培训等,方便日常工作开展。测评试题练习,针对系统等级培训内容练习自测,谁随时随意使用手机、平板等练习,提升测评通过率和应用能力。

★采购人才网 采购人才网是中国采购管理专业人才基地,是国内首家为企业招聘和采购管理人才求职的专业权威网站,网站主要功能为国内企业发布采购、物流、仓储、生产等专业人才职位招聘,解决求职就业服务。凡是参加系统培训班,并通过相应能力等级测评的学员,将优先向国际、国内各大企业及知名猎头公司推荐录用。

报名热线:联系:卢老师 电话:15313705764  qq:2220819902

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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