近几年来,随着HTTP自适应流媒体(HAS)视频数据集和网络轨迹数据集的不断推出,强化学习、深度学习等机器学习方法被不断应用到码率自适应(ABR)算法中,通过交互学习来确定码率控制的最优策略,取得了远超过传统启发式方法的性能。在分析ABR算法研究难点的基础上,重点阐述了基于强化学习(包括深度强化学习)的ABR算法研究进展。此外,总结了代表性的HAS视频数据集和网络轨迹数据集,介绍了算法性能的评价准则,最后探讨了ABR研究目前存在的问题和未来的方向。