模拟退火算法是一种优化算法，常用于解决复杂的优化问题。本文将介绍一篇经典的模拟退火算法应用实例论文。

该论文的题目为《基于模拟退火算法的TSP问题的解决方案研究》。TSP问题是旅行商问题的缩写，是一种NP难问题。它的目标是在给定的一组城市和它们之间的距离矩阵下，找到一条最短的路径，使得每个城市被恰好经过一次。

在该论文中，作者通过模拟退火算法解决了TSP问题。具体来说，作者首先利用贪心算法得到一个初始解，然后使用模拟退火算法进行优化。模拟退火算法的基本思想是在一定的温度下，接受一定概率的劣解，以避免陷入局部最优解。作者在算法中设置了合适的参数，如初温、终温、降温速率等。

为了评估算法的性能，作者使用了多组数据进行实验。实验结果表明，该模拟退火算法在处理TSP问题时具有较好的效果。与其他算法相比，该算法的计算时间较短，而且得到的解也比较接近最优解。

总之，该论文展示了模拟退火算法在解决TSP问题上的应用，并且对算法的参数进行了详细的研究。这为后续对该问题的研究提供了参考和借鉴。