用粒子群优化算法（PSO）求解车辆路径问题（VRP）。如何去做？

要用粒子群优化算法（PSO）求解车辆路径问题（VRP），可以按照以下步骤进行：

1. 定义适应度函数：适应度函数是评价解的好坏的指标，对于VRP问题，适应度函数可以定义为路径长度或者总成本。

2. 初始化粒子群：粒子群是由多个粒子组成的，每个粒子代表一个解。需要对每个粒子进行随机初始化。

3. 更新个体最优解：对于每个粒子，需要记录其历史最优解，也就是在之前所有迭代中所获得的最优解。如果当前解比历史最优解更好，那么就更新历史最优解。

4. 更新全局最优解：对于整个粒子群，需要记录全局最优解，也就是在所有粒子中获得的最优解。如果某个粒子的历史最优解比全局最优解更好，那么就更新全局最优解。

5. 更新粒子的速度和位置：根据粒子群的当前状态，更新每个粒子的速度和位置。速度的更新是基于粒子的历史最优解和全局最优解进行的。位置的更新是基于速度的更新进行的。

6. 重复迭代：重复上述步骤，直到达到预设的迭代次数或者满足停止条件。

7. 输出结果：最终得到的全局最优解就是车辆路径问题的解。可以根据需要输出路径长度或者总成本。

需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑一些约束条件，比如每个客户的需求量不能超过车辆的容量，每个客户必须被访问一次等等。可以通过设置罚函数的方式来处理这些约束条件。