《表3 所有排序算法APFDc值统计》

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《基于风险分析的回归测试用例优先级排序》

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为了验证RA-TCP的有效性，本文在4个软件不同版本间分别计算了RA-TCP与其他8种排序技术的错误检测率，APFDc指标统计结果如表3所示，其对应的箱形图如图9所示．图10是RA-TCP与其它8种排序算法在不同软件间APFDc值的对比情况．实证结果表明，不同的软件基于RA-TCP所获取的APFDc值最接近最优排序方案T3的结果．其中，由于T1没有考虑测试用例的结构复杂性而直接利用测试用例的初始顺序执行用例，导致RA-TCP与T1算法相比优势最为明显，其APFDc值提高了23.6%.RA-TCP比T2算法的APFDc值提高了15.4%，比T4算法的APFDc值提高了6.1%，比T5算法的APFDc值提高了7.2%，比T6算法的APFDc值提高了3.8%，比T7算法的APFDc值提高了5.6%，甚至比细粒度的分支覆盖优先级算法的准确率提高了1.6%．由此可见，RA-TCP算法具备较强的错误检测能力．