在现代物流和供应链管理中，运输与配送问题是核心议题之一。如何高效地将货物从供应点运送到需求点，不仅关系到企业的运营成本，还直接影响客户满意度和服务质量。因此，研究和解决这一类问题具有重要的现实意义。

运输问题通常涉及多个供应商、多个仓库以及多个销售点或终端用户之间的物流网络优化。在传统的运输模型中，我们假设所有信息都是已知且固定的，比如运输成本、库存水平等。然而，在实际操作中，这些参数往往受到市场波动、政策调整等多种因素的影响，这就需要我们采用更灵活的方法来应对不确定性。

送货问题则是指如何合理规划车辆路线以最小化总行驶距离或者时间的问题。这不仅包括了对单一订单的处理，还包括了批量处理多订单的情况。对于大型企业来说，每天可能会收到成千上万份订单，如何快速有效地完成这些订单成为了考验其供应链管理水平的关键所在。

为了解决上述两类问题，数学建模技术发挥了重要作用。通过建立适当的数学模型，并利用先进的算法如线性规划、整数规划等工具进行求解，可以为企业提供科学合理的决策依据。例如，在确定最佳运输路径时，可以考虑多种约束条件，如车辆载重限制、交货期限要求等；而在设计配送方案时，则需综合考量交通状况、天气预报等因素。

此外，随着信息技术的发展，大数据分析也成为了解决这些问题的新途径。通过对历史数据的挖掘，我们可以发现潜在的规律并预测未来的趋势，从而进一步提高解决方案的有效性和准确性。

总之，无论是运输问题还是送货问题，它们都构成了复杂而庞大的系统工程。只有结合实际情况不断探索新的方法和技术手段，才能更好地满足现代社会日益增长的需求。未来，随着人工智能等新兴领域的进步，相信这些问题将会得到更加完美的解答。