五子棋作为一种经典的棋类游戏，其简单的规则和复杂的策略空间吸引了众多研究者的目光。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于博弈树搜索和强化学习的五子棋系统在棋力水平上取得了显著的进步。

本文首先介绍了五子棋游戏规则、博弈树搜索和强化学习的基本概念；接着，对五子棋系统的发展历程、研究现状和未来趋势进行了分析和展望，并重点综述了蒙特卡洛树搜索（MCTS）、深度强化学习（DQN）、策略梯度（PolicyGradient）等算法在五子棋系统中的应用；最后，总结了当前五子棋系统研究存在的挑战和未来可能的研究方向。

关键词：五子棋；博弈树搜索；强化学习；蒙特卡洛树搜索；深度强化学习

#1.1五子棋游戏
五子棋是一种双人策略棋类游戏，起源于中国古代。

游戏在大小为15×15的棋盘上进行，双方轮流落子，最先在横、竖、斜方向上形成连续五颗棋子的玩家获胜。

五子棋规则简单，但策略空间巨大，具有很高的研究价值。

#1.2博弈树搜索
博弈树搜索是一种用于在博弈游戏中寻找最优决策的方法。

它通过构建博弈树，模拟双方玩家在不同棋局下的走法，并根据一定的评估函数来评估每个节点的优劣，最终选择最有利于己方的走法。

常见的博弈树搜索算法包括极大极小搜索、alpha-beta剪枝搜索等。