在固定帧长的Aloha算法中，当标签数量太多时，冲突时隙较多；而当标签数量太少时，又会有大量的空闲时隙。基于这一点，各种改进算法被提出 。
分群时隙Aloha算法
分群时隙Aloha算法根据碰撞时隙在所分配时隙中所占的比例，来确定是否分群。如果碰撞时隙的比例（发生碰撞的时隙数/分配的时隙数）大于分群因子γ，则进行分群。分群后，第一个分群内的标签响应阅读器的查询命令，另一个分群内的标签处于等待状态。当第一个分群内的所有标签识别完毕后，第二个分群内的标签再进行响应，直至所有标签识别完毕 。
仿真结果表明，分群时隙Aloha算法优于固定时隙Aloha算法，且随着标签数量的增加，算法的优越性更明显。同时，分群因子的选择是影响算法的关键因素，在标签数量较多时，分群因子宜选择较小值 。
自适应的动态帧时隙Aloha算法
文献考虑某些应用场合中阅读器需要对标签进行重复识别的要求，充分利用上一帧已识别标签的信息，提出自适应的动态帧时隙Aloha算法，该算法每成功识别一个标签就给标签分配一个时隙号，该时隙号规定了标签被阅读器识别的顺序。如果在下次识别过程中阅读器要重复识别这些标签，则可根据已分配的时隙号按顺序进行，从而避免标签间的冲突，减少识别时间。当离去标签和新到达标签数量较少时，系统效率较高，但是当有大量的新到达标签时，仅采用上述方法将导致冲突急剧增加。为减少冲突，阅读器应估计标签数，并根据标签数合理调整帧长。文献提出了一种最优帧长方案，使系统获得了较大的吞吐量 。
