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简介：第一次广泛的研究，旨在通过实证评估四种静态TCP技术，并将它们与多个质量指标的研究状态动态TCP技术进行比较。首先，我们在两个有效性指标（检测到的APFD的故障平均百分比和成本认知APFDc）上的结果表明，在测试类粒度下，这些指标往往是相关的，但这种相关性并不适用于测试方法的粒度。其次，我们的分析表明，静态技术可以令人惊讶地有效，特别是在APFDc测量时。第三，我们发现TCP技术往往在更大的程序上表现更好，但程序大小不会影响技术之间的比较性能测量。第四，软件演进不会显着影响TCP技术之间的比较性能结果。第五，在典型的实验设置下，所使用的突变体的数量和类型都没有显着影响TCP有效性的测量。最后，我们的相似性分析表明，高优先级的测试用例往往会发现不同的错误。
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+#####Qi Luo18，Assessing Test Case Prioritization on Real Faults and Mutants
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+实验数据：http://www.cs.wm.edu/semeru/data/ICSME18-TCP-Study/.
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+论文链接：https://arxiv.org/pdf/1807.08823
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+简介：为了回答TCP性能在多大程度上代表了在真实故障上实现的性能，我们进行了第一次实证研究，比较了应用于现实世界和突变故障的TCP技术的性能，结果表明，所研究的TCP技术对突变体的相对表现可能与真实缺陷的表现强烈相关，这取决于主题程序的属性。
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+#####L Zhang09,Prioritizing JUnit Test Cases in Absence of Coverage Information
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+论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/iel5/5290639/5306271/05306350.pdf
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+简介：在本文中，我们提出了一种方法（namedJupta），用于在没有覆盖信息的情况下对JUnit测试用例进行优先级排序。实验结果表明，Jupta比处理后的序列更有效和稳定，并且在方法水平上使用覆盖率信息作为优先化技术，它们具有近似的有效性和稳定性。
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+#####B Miranda18,FAST Approaches to Scalable Similarity-based Test Case Prioritization
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+实验数据：https://github.com/icse18-fast/FAST
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+论文链接：https://robertoverdecchia.github.io/papers/ICSE_2018.pdf
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+简介：我们介绍了FAST系列测试用例优先级排序技术通过借用大数据域中常用的相似算法处理现代工业系统的数千甚至数百万测试套件尺寸。 FAST技术以白盒和黑盒方式提供可扩展的基于相似性的测试用例优先级。对可伸缩性的仿真研究表明，一种FAST技术可以在不到20分钟的时间内优先处理一百万个测试用例。
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+#####Junjie Chen18，Optimizing Test Prioritization via Test Distribution Analysis
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+实验数据： https://github.com/JunjieChen/PTP.
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+论文链接：https://www.utdallas.edu/~lxz144130/publications/fse2018.pdf
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+简介：我们设计了基于学习的预测测试优先级（PTP）。 PTP基于测试分布分析（即，测试覆盖的分布，测试时间和每单位时间的覆盖范围）预测给定项目的最优优先级排序技术。
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