优化R中的权重组合

我在R中尝试了多个软件包，但我真的迷失了应该使用的软件包。我只需要一般方向的帮助，我就可以自己找到正确的代码。

我正在尝试在R中优化投资组合。我需要计算权重向量，其中向量中的每个权重代表该股票的百分比。

给定权重，我计算总收益，方差和夏普比率（收益和方差的函数）。

可能存在一些限制，例如总权重应等于1（100％），并可能视具体情况而定。

我正在尝试使我的代码具有灵活性，以便可以针对不同的目标进行优化（一次一次）。例如，我可能希望一个模拟中的方差最小，而另一个模拟中甚至最大，则希望最大的收益。锐利化。

这在带有求解程序包的excel中非常简单。输入公式后，无论我选择哪个单元作为目标函数，它都会根据该值计算权重，然后根据这些权重计算其他参数。（例如，如果我基于最小方差进行优化，那么它将计算最小方差的权重，然后根据这些权重计算收益率和锐利度。）

我想知道如何在R中进行操作？我迷失了阅读几个R包或函数（Lpsolve，Optim，constrOptim，portfoiloAnalytics等）的文档的能力，但找不到起点。我的具体问题是

哪种是最适合此类分析的R包？
我是否需要为每个可能的目标定义独立的功能，例如方差，收益和锐化并优化这些功能？这有点棘手，因为锐度取决于方差和收益。因此，如果要优化Sharpe函数，是否需要将其嵌套在方差和返回函数中？

我只需要一些有关如何开始的想法，可以尝试一下。如果我至少得到正确的软件包和正确的示例使用，那就太好了。我在网上搜索了很多内容，但我真的迷路了。