编程解决运输问题可以通过多种算法和方法实现，以下是一些常见的方法和步骤：
表上作业法
确定初始调运方案。
计算空格的检验数，判定是否最优方案。
如果不是最优方案，进行调整，重复上述过程，直到求出最优解。
Lingo软件求解
掌握Lingo软件中变量定界函数、集合循环函数和IF条件语句。
熟悉运输问题的数学模型，掌握简单运输问题数学模型的Lingo软件编程求解方法。
示例代码：
```lingo
model:
sets:
AH/A1.A3/:A；
BD/B1.B4/:B；
link（AH,BD）:C,X；
endsets
data:
A=7,4,9；
B=3,6,5,6；
C=3 11 3 10 1 9 2 8 7 4 10 5；
enddata
min=sum（link:c*x）；
for（AH（i）:sum（BD（j）:x（i,j）<=A（i））；
for（BD（j）:sum（AH（i）:x（i,j）=B（j））；
for（link:g 3､i）；
```
Java调用CPLEX求解
Java是一种面向对象的编程语言，使用CPLEX求解器对运输问题进行求解。
定义运输问题的参数与决策变量，目标函数为最小化运输成本。
示例代码：
```java
package transportation_problem；
import ilog.concert.*；
import ilog.cplex.*；
public class TransportationProblem {
public static void main（String[] args） {
try {
IloCplex cplex = new IloCplex（）；
double[] lb = new double；
// 定义参数变量
// 设置求解器参数
cplex.solve（）；
// 输出结果
System.out.println（cplex.getObjValue（））；
} catch （IloException e） {
System.err.println（"Concert exception caught: " + e）；
}
}
}
```
MATLAB求解
使用MATLAB的`linprog（）`函数来求解运输问题。
示例代码：
```matlab
f = [150； 0； 50； 0； 0； 150； 150]；
A = [1 1 1； 0 0 0； 1 0 0； 0 1 0； 0 0 1]；
b = [315； 300； 300； 300； 300]；
x0 = [0； 0； 0]；
options = optimoptions（'linprog', 'Display', 'iter'）；
[x, fval] = linprog（f, A, b, [], [], x0, options）；
disp（x）；
disp（fval）；
```
LNGO算法求解
LNGO是一种局部搜索算法，用于求解组合优化问题。
初始化解决方案，定义目标函数，迭代搜索，输出最优解。
示例代码（使用Python和PuLP库）：