Bài toán vận tải là một bài toán quan trọng trong quy hoạch tuyến tính và quản lý chuỗi cung ứng, yêu cầu tối ưu hóa chi phí vận chuyển giữa các nhà cung cấp và các điểm tiêu thụ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất thuật toán lai PSO-Coati, kết hợp giữa Particle Swarm Optimization (PSO) và Coati Optimization, nhằm mục tiêu cải thiện hiệu quả giải quyết bài toán vận tải. PSO-Coati khai thác điểm mạnh của cả hai phương pháp, với PSO giúp tăng tốc độ hội tụ và Coati giúp duy trì sự đa dạng trong tìm kiếm không gian giải pháp. Thuật toán này được thiết kế để cân bằng giữa việc khám phá và khai thác, đồng thời đảm bảo các giải pháp thỏa mãn các ràng buộc về cung cấp và nhu cầu.The transportation problem, a fundamental issue in linear programming and supply chain management, seeks to minimize transportation costs between suppliers and consumers. This paper introduces the PSO-Coati hybrid algorithm, a novel approach that combines Particle Swarm Optimization (PSO) and Coati Optimization to enhance the efficiency of solving the transportation problem. The PSO component accelerates convergence, while Coati Optimization preserves population diversity, together balancing exploration and exploitation in the solution search. Designed to meet supply and demand constraints, PSO-Coati demonstrates a robust framework for optimizing cost-effective and reliable transportation solutions.