Optimalisasi perutean logistik pihak keempat dengan kendala keandalan berdasarkan Messy GA karna dengan tumbuhnya globalisasi ekonomi, permintaan perusahaan transnasional akan logistik dan manajemen rantai pasokan meningkat tepat waktu. (Chen, Xie, Fan, Li, Zhang & Huang, 2012). Untuk memenuhi kebutuhan unik dan khusus perusahaan, logistik pihak keempat (4PL) muncul (Chen, Liu & Li, 2004). Penyedia 4PL adalah integrator rantai pasokan yang merakit dan mengelola sumber daya, kemampuan, dan teknologi organisasinya sendiri dengan penyedia logistik pihak ketiga (3PL) untuk memberikan solusi rantai pasokan yang komprehensif. Pelanggan dapat mencapai solusi integrasi yang beragam, dan layanan logistik yang cepat, berkualitas tinggi, dan berbiaya rendah akan disediakan (Yao, 2010). Jaringan 4PL adalah sistem rekayasa yang kompleks karena ukuran dan jangkauannya. Keandalannya semakin menjadi salah satu fokus perhatian bisnis. Namun, perencanaan dan desain jaringan logistik saat ini membutuhkan sedikit permintaan pelanggan akan keandalan sistem. Algoritma Genetika (GA) adalah metode pencarian stokastik dan paralel tujuan umum berdasarkan mekanisme seleksi alam dan genetika alam (Potvin & Bengio, 1996). Meskipun GA efektif dalam menyelesaikan banyak masalah optimasi yang kompleks, tetapi GA ini buruk dalam menyelesaikan optimasi perutean 4PL. Panjang kromosom adalah varian. Oleh karena itu, dirancanglah Algoritma Genetika Berantakan (Messy GA) dengan metode pengkodean array ganda. Messy GA menggunakan tiga operator utama: operator potong, sambatan, dan perbaikan. Operator-operator ini memastikan algoritma yang cepat dan efektif. Dalam makalah ini, teknologi keandalan diterapkan ke dalam optimasi perutean 4PL. Kami mempertimbangkan faktor-faktor objektif yang menyebabkan gangguan waktu transportasi, dan model matematis disiapkan. Berdasarkan karakteristik NP-hard masalah, kami akan menggunakan Messy GA dan Enumeration Algorithm (EA) untuk mengoptimalkan model. Efektivitas algoritma diuji dan dibandingkan dengan contoh simulasi. Hasilnya menunjukkan bahwa Messy GA mengungguli EA
Konsep 4PL dikemukakan dalam laporan Accenture pada tahun 1998. Meskipun banyak penelitian selanjutnya tentang 4PL yang membahas konsep ini secara ekstensif, kebanyakan dari mereka berfokus pada interpretasi konsep 4PL atau pada diskusi kualitatifnya. Diringkas secara singkat sebagai berikut: Bumstead dan Cannons (2002) menganalisis serangkaian masalah dari 4PL hingga manajemen dan operasi rantai pasokan dan menjelaskan peran 4PL. Chen, Wang, Li dan Liu (2003) memperkenalkan konsep 4PL dan sistem pendukung keputusan dalam pengoperasiannya. Badeand Mueller (1999) menganggap bahwa 4PL dapat membawa pendapatan besar bagi perusahaan. Ide-ide inti dari penelitian ini mengungkapkan keunggulan mode 4PL dan mengungkapkan bahwa 4PL menjadi tren yang tak terhindarkan dalam pengembangan industri logistik. Ketika mempelajari teori dasar, peran dan keunggulan 4PL, penelitian ekstensif tentang aspek operasional 4PL secara bertahap meningkat, seperti desain , implementasi, status operasional, teknologi operasional serta permasalahan yang ada dalam pengoperasiannya. Misalnya, Li, Wu dan Mei (2012) menggambarkan model struktur rantai pasokan dan masalah yang ada dalam manajemen rantai pasokan, berdasarkan kemampuan manajemen 4PL yang sangat baik dan kemampuannya untuk merencanakan dan merancang rantai pasokan. Shao dan Chen (2011) menganggap bahwa 4PL melakukan upaya besar untuk mengintegrasikan sumber daya logistik dan upaya tersebut memengaruhi output logistik pihak ketiga. Mereka juga meneliti mekanisme insentif subkontrak 4PL dengan teori principal-agent. Li, Lu dan Sun (2012) membahas empat mode operasi 4PL di Cina secara rinci: tipe operasi terkoordinasi, tipe program terintegrasi, tipe industri inovatif, dan tipe aliansi dinamis. Mereka menganalisis mode dan lingkungan bisnis logistik internal dan eksternal, ukuran perusahaan, dan kondisi industri yang diadaptasi oleh keempat jenis model tersebut. Zhang, Chen dan Liu (2004) membuat sistem target transporter. Mereka membangun model hierarki untuk 4PL. Win (2008) mempresentasikan model konseptual yang didasarkan pada penelitian implementasi 4PL. Selain itu, para sarjana juga mempelajari beberapa isu khusus tentang 4PL. Sebagai contoh, Li, Ying, Liu,Chen dan Huang (2003) mengembangkan sistem optimasi 4PL untuk tugas-tugas perencanaan operatif. Lauand Goh (2002) mempelajari sistem jaringan cerdas multi-Agen berdasarkan 4PL. Wang, Zhaoand Li (2006) mempresentasikan algoritma pencarian tabu untuk model integrasi 4PL dan seterusnya. Dalam studi 4PL sebelumnya, parameternya tetap dan deterministik, yang tidak realistis. Dalam situasi dunia nyata, kondisi kendala keandalan berdasarkan Messy GA mengemudi dapat dipengaruhi oleh banyak faktor, seperti cuaca dan faktor manusia (Du & Yi, 2013). Di bawah kondisi ini, kami menempatkan faktor obyektif yang menyebabkan gangguan waktu transportasi menjadi pertimbangan. Kami menggambarkan waktu transportasi masalah sebagai variabel acak, dan model masalah perutean 4PL dunia nyata dibangun dengan menggunakan teori keandalan