生成matlab代码，要求：运用gurobi求解器，定义一个的路网，已知路段自由流时间，路段通行能力，总需求，路段出行时间=路段自由流时间×（1+0.15×（路段流量÷路段通行能力）^4)，目标函数为最小化所有路段流量与路段出行时间的乘积的和。

好的，根据您的要求，以下是通过Gurobi求解器生成的MATLAB代码：

% 引入Gurobi求解器
import gurobi.*;

% 定义路网信息
numLinks = 5; % 路段数量
freeFlowTime = [10, 15, 13, 8, 20]; % 路段自由流时间
capacity = [400, 300, 500, 200, 600]; % 路段通行能力
demand = 1500; % 总需求

% 创建Gurobi模型
model = gurobiModel();

% 创建决策变量
flow = model.addVars(numLinks, 1, 0, Inf, 'flow');
travelTime = model.addVars(numLinks, 1, 0, Inf, 'travelTime');

% 设置目标函数
objExpr = 0;
for i = 1:numLinks
    objExpr = objExpr + flow(i) * travelTime(i);
end
model.setObjective(objExpr, GRB.MINIMIZE);

% 添加约束条件
for i = 1:numLinks
    model.addConstr(travelTime(i) == freeFlowTime(i) * (1 + 0.15 * (flow(i) / capacity(i))^4));
end
model.addConstr(sum(flow) == demand);

% 求解模型
model.optimize();

% 输出结果
fprintf('最小化所有路段流量与路段出行时间的乘积的和的最小值为：%g\n', model.get(GRB.DoubleAttr.ObjVal));
fprintf('各路段的流量和出行时间为：\n');
for i = 1:numLinks
    fprintf('路段%d：流量=%g，出行时间=%g\n', i, flow(i).x, travelTime(i).x);
end

希望这段代码能够满足您的需求！