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第9章（第2页）

它必须比那些计划的通常问题要解决得早。

这就是运输问题。

运输问题是一个调度问题，就是通过大规模的车辆运输队，将物资由许多补给品堆集场所运往许许多多的需要点上去的问题。

从世界范围来讲，这一问题亦是同样的，也就是说，在这种情况下，运输工具是油轮，物资补给区是炼油厂，而补给品需求区则是战区。

这是基本的后勤问题，在各种规模的军事行动情况下都应不断地予以解决。

运输的目标是，以最有效的方式将任务交给运输工具，要其以最小的代价完成运输任务。

民用运输管理和计划人员也无不每日每刻面临着这一同样任务。

必须根据各种意外的情况，随着供求地理位置的变化，而予以随时解决。

概括地说，运输问题波及凭补给区的既定物资量满足一系列补给品需求区的一定需要，而由补给区向补给品需求区运送物资的单位运输费用是已知的，不会随着运输量的大小而变化。

其解答将是往返于补给区与需求区而点之间的最佳流量模式，这种模式使运输成本保持在尽可能低的水平上。

运输成本是根据所运送物资的数量乘以由整个物资流量求出的单位成本而得出来的。

这种日常的实际作法可以予以模式化，成为一个数学问题。

从上面我们对运输问题进行的概括和数学形式的论述中可看出，我们有可能证明，对这一类的任何一个具体问题来说都存在着一种独特的最佳解决办法。

基于这种认识，可以设计出一个通用的方法，确保通过一系列重复运算，求出任何特定情况下问题的最佳解决办法。

目标与问题的解决方法的限定条件之间的关系可以用一组线性方程和不等式表示出来。

然后，用计算例式（算法）求出未知变量（流量）的值，与此同时也解出了这组算式。

用几何术语说，这个方程组可看成是一个多面半球体，一个凸面的多面体，其可能的解位于确定各面的线所通过的交点上。

最早的算法利用从一个相交点到另一个相交点的移动来求出最佳的解。

到了1950年，用这种方式通过一台计算机来解决大范围运输问题的方法，已达到尽善尽美的地步。

次年，运输算法除了在民用交通运输部门广泛采用外，还推广到解决各种非空间的规划问题，并迅速应用于解决炼油、化学、钢铁和电力生产等方面的工业工程分配和设计问题。

这样，采用数学家的抽象方式进行后勤安排的实践中学到的见识积累和电子学的出现融为一体，导致一种不断寻求最佳答案的方法的产生，用以解答种类繁多的军事（以及民用的）后勤计划问题。

值得注意的是，在俄国与集中计划货运业务有关系的数学方面的独立发展成果，已在略为早些时候公之于众。

但它没继续进行下去，没有搞出运算法。

然而，明显的是，这已是个时机已经成熟可以予以解决的问题了。

运输问题广义数模除了用于民用方面，还可应用于空间的、军事问题，诸如军队部署和空中补给线，除此之外，还用于种种非空间问题，诸如合同投标和人事分配。

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