此类型的变量不支持使用花括号进行索引。

我都没有花括号，却报错：此类型的变量不支持使用花括号进行索引。
下午时还能运行的，什么都没动过，晚上报错了

来问问佬佬们

那么你改成方括号试试看呢

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7739722

除此之外, 这篇博客: 基于多策略的改进花授粉算法中的 二、实验仿真及分析 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

MIFPA算法对FPA算法进行了4个方面的改进：在全局授粉部分增加了两组随机个体的差异矢量；通过一个线性递减概率规则，融合两种变异机制对局部授粉部分进行改进；自适应地调整转换概率；引入余弦函数搜索因子对劣解进行改善。为了验证这些改进策略分别对基本FPA算法的性能提升的效果，分别把这些策略融入到基本FPA算法中，并比较这些不同策略对基本FPA算法的性能改进效果，从而达到证明这些策略的效用。利用不同方法改进的FPA算法如下：

IGFPA：在基本FPA算法的全局搜索部分增加了两组随机个体的差异矢量改进后的算法；
ILFPA：对基本FPA算法的局部搜索部分改进后的算法；
IPFPA：采用自适应调整转换概率的FPA算法；
CFPA：融入余弦函数搜索因子的FPA算法；
MIFPA：引进上述所有改进策略的FPA算法。

将MIFPA与FPA和上述4种不同方法改进的FPA算法进行对比，以文献[1]表1中的F1、F2(单模态高维函数/30维)、F6、F8(非旋转的多模态高维函数/30维)、F10、F11(多模态低维函数/4维、4维)为例，实验设置种群规模为30，最大迭代次数为500，每种算法独立运算30次，结果显示如下：

函数适应度值的收敛曲线对比及收敛结果

函数：F1
FPA：最优值: 1102.6762, 最差值: 2709.4261, 平均值: 1816.8628, 标准差: 398.424
IGFPA：最优值: 278.6499, 最差值: 865.4833, 平均值: 543.0433, 标准差: 164.4604
ILFPA：最优值: 335.6107, 最差值: 1468.8504, 平均值: 741.2832, 标准差: 275.4976
IPFPA：最优值: 225.1061, 最差值: 789.9161, 平均值: 454.1126, 标准差: 145.1454
CFPA：最优值: 0, 最差值: 0, 平均值: 0, 标准差: 0
MIFPA：最优值: 0, 最差值: 0, 平均值: 0, 标准差: 0
函数：F2
FPA：最优值: 10939.2367, 最差值: 25554.5761, 平均值: 18051.0455, 标准差: 3143.089
IGFPA：最优值: 5064.7047, 最差值: 16534.6618, 平均值: 11121.1297, 标准差: 2790.6069
ILFPA：最优值: 492.2353, 最差值: 1783.3709, 平均值: 1107.1141, 标准差: 351.6503
IPFPA：最优值: 12338.2242, 最差值: 26571.4515, 平均值: 17969.6029, 标准差: 3915.6045
CFPA：最优值: 0, 最差值: 0, 平均值: 0, 标准差: 0
MIFPA：最优值: 0, 最差值: 0, 平均值: 0, 标准差: 0
函数：F6
FPA：最优值: 13.0261, 最差值: 17.9042, 平均值: 15.9319, 标准差: 1.1135
IGFPA：最优值: 10.4705, 最差值: 16.9197, 平均值: 13.7115, 标准差: 1.5584
ILFPA：最优值: 7.0271, 最差值: 10.9861, 平均值: 9.1135, 标准差: 1.2454
IPFPA：最优值: 9.1531, 最差值: 14.3869, 平均值: 11.3617, 标准差: 1.3076
CFPA：最优值: 8.8818e-16, 最差值: 8.8818e-16, 平均值: 8.8818e-16, 标准差: 0
MIFPA：最优值: 8.8818e-16, 最差值: 8.8818e-16, 平均值: 8.8818e-16, 标准差: 0
函数：F8
FPA：最优值: 19.2057, 最差值: 12779.5492, 平均值: 822.5082, 标准差: 2446.8099
IGFPA：最优值: 7.5994, 最差值: 27.365, 平均值: 12.36, 标准差: 4.3884
ILFPA：最优值: 4.0587, 最差值: 32.3221, 平均值: 9.0326, 标准差: 5.5655
IPFPA：最优值: 6.7877, 最差值: 25.2227, 平均值: 13.0217, 标准差: 3.7959
CFPA：最优值: 0.005025, 最差值: 0.050079, 平均值: 0.018714, 标准差: 0.010305
MIFPA：最优值: 0.0030858, 最差值: 0.045018, 平均值: 0.019766, 标准差: 0.010802
函数：F10
FPA：最优值: 0.00049111, 最差值: 0.0012362, 平均值: 0.00087339, 标准差: 0.00017134
IGFPA：最优值: 0.00034314, 最差值: 0.00076413, 平均值: 0.00059345, 标准差: 0.00012123
ILFPA：最优值: 0.00030749, 最差值: 0.0012232, 平均值: 0.00036854, 标准差: 0.00023232
IPFPA：最优值: 0.00062474, 最差值: 0.0010752, 平均值: 0.00077192, 标准差: 9.6805e-05
CFPA：最优值: 0.00030749, 最差值: 0.00060913, 平均值: 0.00033403, 标准差: 7.632e-05
MIFPA：最优值: 0.00030749, 最差值: 0.00030749, 平均值: 0.00030749, 标准差: 1.2613e-19
函数：F11
FPA：最优值: -10.1482, 最差值: -7.879, 平均值: -9.7537, 标准差: 0.50232
IGFPA：最优值: -10.1532, 最差值: -10.1509, 平均值: -10.1526, 标准差: 0.00049563
ILFPA：最优值: -10.1532, 最差值: -10.1532, 平均值: -10.1532, 标准差: 3.2574e-10
IPFPA：最优值: -10.1526, 最差值: -9.1482, 平均值: -10.0558, 标准差: 0.19797
CFPA：最优值: -10.1532, 最差值: -5.0552, 平均值: -6.4144, 标准差: 2.2925
MIFPA：最优值: -10.1532, 最差值: -5.0552, 平均值: -6.2447, 标准差: 2.1931

独立运行30次的函数最优适应度值比较特性图

实验结果表明：MIFPA算法是一种富有竞争力的新算法，其解的质量、鲁棒性和收敛速度、时间复杂度等方面总体上都要优于对比算法。

以下回答来自chatgpt:
情境描述：该代码是在Python环境中被执行的。在修改代码之前，这段代码一直运行良好，但现在突然抛出了“此类型的变量不支持使用花括号进行索引”错误。感到很困惑，因为我没有使用花括号，而且代码并没有被修改过。
解决方法： 1. 检查代码中是否存在使用花括号进行索引的错误。如果有，应该将花括号替换为正确的索引方式，例如使用方括号。 2. 检查代码中是否存在与该错误相关的其他错误，例如语法错误或变量未定义错误。如果有，应该解决这些错误，并检查是否仍然出现“此类型的变量不支持使用花括号进行索引”错误。 3. 检查变量类型是否正确。如果变量是字符串类型，并且使用了花括号进行索引，并且该变量是无法进行索引的类型，例如tuple或set，则会出现上述错误。在这种情况下，应该将变量转换为正确的类型，例如列表或字典。 4. 如果以上步骤都没有解决问题，检查Python版本是否支持使用花括号进行索引。在某些较旧的Python版本中，可能不支持使用花括号进行索引，并会出现上述错误。在这种情况下，可以将花括号替换为其他支持的索引方式，例如使用方括号。
示例代码：
```
# 检查是否使用了花括号进行索引
my_dict = {'name': 'Tom', 'age': 18}
print(my_dict.name)  # 错误的索引方式，应该使用方括号
print(my_dict['name'])  # 正确的索引方式

# 检查变量类型是否正确
my_tuple = (1, 2, 3)
print(my_tuple[0])  # 正确的索引方式
print(my_tuple{0})  # 错误的索引方式，应该将变量转换为列表或字典

# 检查Python版本是否支持使用花括号进行索引
my_list = [1, 2, 3]
print(my_list{0})  # 在较旧的Python版本中会报错，应该使用方括号进行索引
```

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