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本文从收益管理出发，根据酒店客房销售问题的特点，特别讨论了酒店面临团队客户需求下的存量控制问题。在决策期内，当顾客预定房间的请求到达时，酒店的客房经理必须立即做出接受或拒绝该请求的决策。在做出决策前，客房经理无法确切知道未来几天到来的顾客会是谁，以及对客房的偏好。针对这类决策问题，已经有许多人进行了研究，并给出了一些很好的模型和算法。在学习和研究前人成果的基础上，本文针对这类问题建立了以当前时间和剩余客房数量为变量的随机动态模型，并给出了最优销售策略。
对于团队方式到达的顾客，以往的文章往往将其视为多个散客的简单相加。但在实际中，一方面，客房经理往往会对团队顾客给予某些优惠政策，如价格上的差补；另一方面，团队顾客一般要求酒店能够充分满足其需求，即酒店提供的客房要能够满足整个团队的需求，否则团队将集体取消预定。团队预定的这些特点往往使得问题的复杂性大大增加，历史上对于该类问题一般做简化处理，即把团队预定视为简单的散客叠加。本文模型充分考虑了团队顾客各方面的特点，更贴近实际，同时也解决了该类问题的历史盲点。
根据酒店客房种类和顾客到达方式的差异，本文分别建立了四个不同的随机动态规划模型来描述问题，从而得到客房经理的最优销售策略。针对不同复杂程度的模型，本文发现并证明了酒店存量控制问题中的重要性质。利用这些性质能够使解决现实问题的方法更加简单易行。如在多种类型客房情形下，给定时刻t，到达酒店的顾客类型为p，存在一系列关于剩余客房数的临界点n
(t)，当酒店的剩余房间数少于这个临界值，最大化收益的策略是拒绝顾客，否则接受；若给定客房剩余n和顾客类型p，则可以找到一系列时间阀值t
(n)来简化和指导我们的销售决策。根据以上性质，我们只需要计算出这些关于时间或客房剩余数量的临界点{n
(T)，n
(T-1),…，n
(1)}或者{t
(N),t
(N-1)，..，t
(1)}，酒店客房经理的最佳销售策略就可以方便地得到。这种最优策略简单易行，可以大大提高客房经理的决策效率。 此外，基于上述性质和证明，本文给出了一种启发式算法，从而得到了计算”最优”策略的简单方法。最后的数据算例证明，在大多数情况下，特别当酒店的客房供不应求时，利用本文给出的性质来设计算法能够有效提高模型的实际应用价值，提高计算机的运行效率。