用matlab编写使用小交路法的列车运行中断下路线调整的整数规划模型代码：

好的，以下是一个使用小交路法的列车运行中断下路线调整的整数规划模型代码的示例：

% 定义列车运行线路
route = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
% 定义中断点
break_point = 5;
% 定义小交路
small_block = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9 10];
% 定义变量
x = binvar(length(route),1);
% 定义目标函数
obj = sum(x);
% 定义约束条件
con = [sum(x(small_block(1,:)))>=1, sum(x(small_block(2,:)))>=1, sum(x(small_block(3,:)))>=1, x(break_point)==1];
% 求解整数规划模型
ops = sdpsettings('solver','intlinprog');
sol = optimize(con,obj,ops);
% 输出结果
if sol.problem == 0
    fprintf('Optimal solution: %f\n', value(obj));
    fprintf('Route: ');
    for i = 1:length(route)
        if value(x(i)) == 1
            fprintf('%d ', route(i));
        end
    end
else
    fprintf('Error: %s\n', sol.info);
end

在这个示例中，我们首先定义了列车的运行线路（route）、中断点（break_point）和小交路（small_block）等变量。接着，我们定义了一个二进制变量 x，用于表示列车是否通过某个站点。然后，我们定义了一个目标函数 obj，用于最小化列车通过的站点数。最后，我们定义了一些约束条件 con，包括每个小交路至少有一条路径通过、中断点必须被通过等。最后，我们使用整数规划求解器 intlinprog 来求解这个模型，并输出结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的约束条件和变量。另外，如果您对整数规划不是很熟悉，建议您先学习一些基本的整数规划知识，例如线性规划、松弛法、割平面法等。