Fuzzy residuos de carga Modelo de Asignación (FWLAM), desarrollado en un estudio anterior, se deriva de los niveles óptimos fraccionada, por las condiciones de base de flujo, teniendo en cuenta los objetivos de la Agencia de Control de la Contaminación (PCA) y descargadores. La actualización de residuos de carga aproximada de asignación de modelo (MFWLAM) desarrolló posteriormente un modelo estocástico y considera que los momentos (media, varianza y asimetría) de los indicadores de la calidad del agua, la incorporación de incertidumbre debido a la aleatoriedad de las variables de entrada, junto con la incertidumbre debido a la imprecisión. El riesgo de la baja calidad del agua se reduce significativamente el uso de este modelo modificado, pero la inclusión de nuevas restricciones conduce a un valor bajo del nivel de aceptabilidad, l, entendida como la satisfacción al máximo mínima en el sistema. Para mejorar este valor, un nuevo modelo, que es una combinación de FWLAM y MFWLAM, se presenta, teniendo en cuenta algunos violaciónes de las limitaciones de MFWLAM. Este modelo combina un modelo de optimización multiobjetivo con los objetivos, la maximización del nivel de aceptabilidad y la minimización de la violación de las restricciones. programación Fuzzy multiobjetivo, programación de metas y la programación de metas difusa se utilizan para encontrar las soluciones. Para el modelo de optimización, probabilístico Búsqueda Global Lausana (PGSL) se utiliza como una herramienta de optimización no lineal. La metodología se aplica a un caso de estudio del sistema del río Tunga-Bhadra en el sur de la India. Los resultados del modelo en una solución de compromiso de un mayor valor del nivel de aceptación en comparación con MFWLAM, con un valor satisfactorio de riesgo. Así, el objetivo de minimización del riesgo se logra con un valor comparativamente mejor nivel de aceptabilidad.