zip(*random.sample(self.buffer, batch_size))

`zip(*random.sample(self.buffer, batch_size))` 是 Python 的一个常用语法。其中，`self.buffer` 是一个双端队列，包含了智能体在环境中的历史经验，每个经验是一个元组，包含状态、动作、奖励和下一个状态等信息。`batch_size` 是一个整数，表示每次从经验缓存中随机采样的经验数量。

`random.sample` 是 Python 的一个随机采样函数，用于从序列中随机选择指定数量的元素，并返回一个新的列表。在这里，`random.sample(self.buffer, batch_size)` 表示从经验缓存 `self.buffer` 中随机选择 `batch_size` 个元素进行采样，并返回一个列表。

接着，`*` 是 Python 的一个解包操作符，用于将一个序列解包为单独的参数。例如，如果 `a = [1, 2, 3]`，那么 `print(*a)` 相当于 `print(1, 2, 3)`，即将列表中的每个元素作为单独的参数传递给函数。在这里，`*random.sample(self.buffer, batch_size)` 将采样得到的 `batch_size` 个元组解包为 `batch_size` 个单独的元组，每个元组包含了状态、动作、奖励和下一个状态等信息。

最后，`zip` 是 Python 的一个内置函数，用于将多个序列中的元素逐个配对，返回一个元组构成的列表。例如，如果 `a = [1, 2, 3]`，`b = ['a', 'b', 'c']`，那么 `zip(a, b)` 返回 `[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]`。在这里，`zip(*random.sample(self.buffer, batch_size))` 将采样得到的 `batch_size` 个元组中的每个元素逐个配对，返回一个包含多个元组的列表，每个元组包含了 `batch_size` 个状态、动作、奖励和下一个状态等信息。这个列表可以作为深度强化学习模型的训练数据，用于训练模型的参数。