运输问题是运筹学中的一类经典模型。其核心思想为，如何合理规划运输线路，使得在将指定商品按需从产地运送到各个销地的同时，能够使运费降到最低？许多学者在这方面做出了大量研究，并提出了许多理论与算法，随着时代的发展，物流方式也产生了巨大的改变，传统的运输问题模型对于一些新问题已不在适用。另一方面，随着大数据时代的到来，稀疏优化成为了国际上的前沿课题。目前已经被广泛应用于信号处理，图像恢复，经济管理等领域。麻省理工大学的两位学者将稀疏优化与传统的运输问题相结合，提出了稀疏运输问题。本文在此基础上，将该问题进行了推广，定义了一般的稀疏线性规划模型，推导了其Lagrange对偶问题，建立了相应的对偶理论，设计了稀疏线性规划问题的对偶算法并进行了数值实验，最后对数值效果进行了分析。