env.x_threshold与env.theta_threshold_radians的使用了什么函数，发挥了什么作用

在上述代码示例中，`env.x_threshold` 和 `env.theta_threshold_radians` 是来自于 Gym 环境对象 `env` 的属性。这些属性是由环境类提供的，用于指定关于游戏状态的阈值信息。

具体来说，`env.x_threshold` 是一个表示水平位置的阈值，而 `env.theta_threshold_radians` 是一个表示摆杆角度的阈值（以弧度为单位）。这些阈值用于帮助确定在游戏中摆杆是否超过了允许的范围。通过使用这些阈值，我们可以对奖励进行调整，以便更好地引导智能体的训练。

在示例代码中，以下代码段用于根据当前状态 `s_` 的各个变量来修改原始奖励 `r`：

x, x_dot, theta, theta_dot = s_
r1 = (env.x_threshold - abs(x)) / env.x_threshold - 0.8
r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta)) / env.theta_threshold_radians - 0.5
new_r = r1 + r2

通过计算 `x` 和 `theta` 与它们的阈值之间的差值，并进行归一化处理，我们可以得到 `r1` 和 `r2`。然后，将这两个调整后的奖励添加到一起，得到 `new_r`。

这种修改奖励的方式可以帮助加快训练速度，因为它们提供了更明确的奖励信号，使智能体更容易理解应该如何在游戏中表现。通过适当设置阈值和调整奖励函数，智能体可以更快地学习到正确的策略，从而取得更好的游戏效果。