随着RFID技术的广泛应用,阅读器密集部署的情况也逐渐增多。在阅读器密集部署的情况下,会加剧RFID阅读器碰撞问题的发生,影响RFID系统的识别率及稳定性。当阅读器数目很大时,RFID阅读器防碰撞问题的规模也会十分庞大。然而,目前一些基于资源分配的RFID阅读器防碰撞算法,不能有效地解决高维RFID阅读器防碰撞问题。因此,本文针对高维的RFID阅读器防碰撞问题,建立了一种综合考虑两种碰撞的RFID阅读器防碰撞模型,并提出了一种改进的并行合作协同进化粒子群优化(Improved Parallel Cooperative Coevolutionary Particle Swarm Optimization,IPCCPSO)算法来求解此模型。在对RFID阅读器防碰撞问题进行建模时,本文在RFID阅读器-阅读器防碰撞模型的基础上,综合考虑了阅读器-阅读器碰撞与阅读器-标签碰撞,提出了RFID阅读器防碰撞模型。在该模型中,本文将系统的吞吐率及负载均衡作为模型的优化目标,并对阅读器的部署位置进行了约束。在本文提出的IPCCPSO算法中,提出了惯性权重的混合自适应策略与加速系数的非线性变化策略,并采用了速度与位置重置机制。针对高维优化问题,本文提出了一种耦合DG2的动态分组方法。针对粒子位置及速度的更新过程,本文提出了多分布混合的粒子位置更新策略。为了更高效地解决高维优化问题,本文对所提出的算法实现了并行化。本文分别测试了在几种不同维度下,IPCCPSO算法求解RFID阅读器防碰撞问题时的优化效果,并与另外两种先进的优化算法进行了对比。实验结果表明,在解决RFID阅读器防碰撞问题时,本文提出的IPCCPSO算法的表现明显优于另外两种优化算法,当问题的维度相对较高时,IPCCPSO算法的优势更为明显。另外,为了验证IPCCPSO算法的高效性,本文对IPCCPSO算法与其串行版本的运行时间进行了对比。实验结果表明,相比于串行版本,IPCCPSO算法节省了大量的时间,提高了算法的运行效率。