粒子群优化算法的迭代收敛曲线图.如何绘制.

用一种粒子群优化算法和一种遗传算法解决下面优化问题 minf(x)=∑_(i=1)^n▒[x_i^2-10*cos⁡(2*
minf(x)=∑[x_i^2-10*cos(2*pi*x_i )+10] ,i从1到n
其中—5.12≤x_i≤5.12,i=1,2,⋯n,n=30

粒子群优化算法解决聚类集成问题?
我用了kmeans等聚类方法对iris进行聚类,得到不同聚类分类号,其中一个算法得到的结果是
Columns 1 through 16
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Columns 17 through 32
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Columns 33 through 48
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Columns 49 through 64
1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Columns 65 through 80
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Columns 81 through 96
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Columns 97 through 112
2 2 1 2 3 2 3 2 3 3 2 2 2 3 2 2
Columns 113 through 128
3 2 2 3 2 3 3 2 3 2 3 2 3 3 2 2
Columns 129 through 144
2 3 3 3 2 2 2 3 3 2 2 3 3 3 2 3
Columns 145 through 150
3 3 2 2 3 2
不同算法得到的结果都是类似这种,假如现在有20*150维的类标号矩阵,我的想法是把这个矩阵当成是PSO的初始种群,利用基本的PSO算法实验了一下,速度随机取值,学习因子c1=1.49445; c2=1.49445;maxgen=300; %迭代次数,其中适应度函数取类标号与数据集标准分类号的正确率,然后利用算法迭代寻优,在实验过程中,迭代起不了任何作用,我怀疑是参数设置出了问题,再追加50分
我想在这20*150维矩阵中找到最优或者通过PSO算法粒子与速度更新得到最优的类标号,使得分类正确率高于 kmeans等算法得到的结果（也就是20*150的结果）