请给出在新版gym环境中，它需要修改的地方

在新版的Gym环境中，代码可能需要进行一些调整以兼容新的API和特性。以下是针对代码中可能需要修改的部分：

1. **环境创建**:
- 新版Gym引入了`gymnasium`库，建议使用`gymnasium`代替`gym`。
- 创建环境时，可以使用`gymnasium.make`而不是`gym.make`。

   import gymnasium as gym

   env_name = 'Pendulum-v1'  # 注意版本号可能会变化
   env = gym.make(env_name)

2. **环境重置**:
- 新版Gym的`reset`方法返回一个元组`(observation, info)`，而旧版只返回`observation`。
- 需要更新`mpc`和`explore`方法中的`reset`调用。

   def mpc(self):
       mean = np.tile((self.upper_bound + self.lower_bound) / 2.0, self.plan_horizon)
       var = np.tile(np.square(self.upper_bound - self.lower_bound) / 16, self.plan_horizon)
       obs, info = self._env.reset()  # 修改这里
       done, episode_return = False, 0
       while not done:
           actions = self._cem.optimize(obs, mean, var)
           action = actions[:self._action_dim]
           next_obs, reward, done, info = self._env.step(action)  # 修改这里
           self._env_pool.add(obs, action, reward, next_obs, done)
           obs = next_obs
           episode_return += reward
           mean = np.concatenate([np.copy(actions)[self._action_dim:], np.zeros(self._action_dim)])
       return episode_return

   def explore(self):
       obs, info = self._env.reset()  # 修改这里
       done, episode_return = False, 0
       while not done:
           action = self._env.action_space.sample()
           next_obs, reward, done, info = self._env.step(action)  # 修改这里
           self._env_pool.add(obs, action, reward, next_obs, done)
           obs = next_obs
           episode_return += reward
       return episode_return

3. **环境步骤**:
- `step`方法现在返回一个元组`(observation, reward, terminated, truncated, info)`，其中`terminated`表示环境是否终止，`truncated`表示是否因时间限制而截断。
- 需要更新`FakeEnv`类中的`step`方法。

   class FakeEnv:
       def step(self, obs, act):
           inputs = np.concatenate((obs, act), axis=-1)
           ensemble_model_means, ensemble_model_vars = self.model.predict(inputs)
           ensemble_model_means[:, :, 1:] += obs.numpy()
           ensemble_model_stds = np.sqrt(ensemble_model_vars)
           ensemble_samples = ensemble_model_means + np.random.normal(size=ensemble_model_means.shape) * ensemble_model_stds
           num_models, batch_size, _ = ensemble_model_means.shape
           models_to_use = np.random.choice([i for i in range(self.model._num_network)], size=batch_size)
           batch_inds = np.arange(0, batch_size)
           samples = ensemble_samples[models_to_use, batch_inds]
           rewards, next_obs = samples[:, :1], samples[:, 1:]
           return next_obs, rewards, False, False, {}  # 添加False, False, {}

4. **环境渲染**:
- 如果代码中有渲染部分（虽然当前代码没有），需要注意新版本的Gym对渲染模式进行了更改。
- 使用`render(mode='rgb_array')`或`render(mode='human')`来指定渲染模式。

通过以上修改，代码应该能够更好地兼容新版的Gym环境。