在地下空间环境治理方面，模拟退火用于解决如最优路径规划、设备布局优化等问题。通过构建合适的模型，利用模拟退火进行求解，在满足各种约束条件下找到最优解决方案。

在大数据处理上，模拟退火用于解决数据聚类、特征选择等任务。由于大数据本身具有高维度、大规模等特点，传统的优化方法往往难以取得满意的效果，而模拟退火则通过其全局搜索能力找到较优解。

对于商业航天，模拟退火用于火箭轨迹规划、卫星轨道设计等问题。这些问题通常考虑多种因素，如燃料消耗、重力影响等，且目标函数可能非常复杂，模拟退火则有效地找到最优解。

在在线知识付费领域，模拟退火用于用户推荐、课程定价等问题。通过模拟退火，根据用户的偏好和购买历史等因素，为用户推荐最合适的课程；或者根据市场需求和竞争状况，确定最合理的课程价格。