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목적함수는 수송비용의 최소화이며, 출발지에서의 공급량 제한과 도착지에서의 필요수요량이 제약조건으로 주어지고 있다.
수송문제는 최적해를 도출하기 위해서 여러 가지의 발견적 교수법이 개발되어 사용된 바 있다. 최근에는 컴퓨터의 용량과 속도가 빨라지면서 LP에 의한 대규모 문제의 최적해 도출이 기업들에 의해 행해지고 있으며, 또한 수송문제만을 위한 컴퓨터 소프트웨어가 개발되어 있다.
현실에서는 물류센터라는 거점을 경유하는 다층적 수송경로가 흔히 존재한다. 이때의 의사결정변수는 얼마 만한 수량이 어느 공장을 출발해서 어느 물류거점을 거쳐 어느 시장에 도착하는가가 된다. 물론 공장에서 시장으로 직송되는 경우도 발생한다.
이 경우 중간거점을 통과하는 제품수량은 해당 물류거점의 물품취급능력에 의해 제한되어지기도 한다. 위와 같은 유형의 문제를 해결하기 위해서도 역시 LP가 쓰여지며, 같은 용도에 적합하도록 특수해법이 다수 개발되어 있기도 하다.
수송의 최적화를 위해서는 먼저 각 공장의 제품별 생산능력과 각 지역이 수요물량을 추정하고 이를 토대로 수송비용을 최소화하는 모형을 설정하여야 한다. 여기서 유의할 점은 자세한 사항, 예를 들어 수송매체 또는 빈도의 결정까지도 한꺼번에 최적화하는 것은 무리이며, 따라서 수송에 관한 의사결정도 여타 의사결정과 마찬가지로 단계적으로 이루어지는 것이 일반적이며 바람직하다는 점이다.

(2) 배송의 합리화
고객의 지역분포와 수요패턴이 주어질 때 배송의 효율화는 물류거점의 입지와 밀접한 관계를 지니게 된다. 특히 도시 내에 있어서의 교통체증으로 인한 배송효율의 저하 등은 적절한 물류거점의 설치와 운용으로 다소 해결될 수 있기 때문이다.
배송계획의 수립을 컴퓨터화하여 배송비용 및 인력의 절감을 꾀하고자 하는 시도가 종종 보도되고 있다. 그러나 빈번한 소량 및 긴급주문 그리고 교통혼잡으로 인한 운송시간 예측의 부정확성 등으로 배송계획을 컴퓨터가 전적으로 행할 수 없는 상황이다. 따라서 흔히 컴퓨터로 하여금 일단 기본계획을 수립하게

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