R约束下的功能最小化

如何解决R约束下的功能最小化

f <- function (X){
  DD= 91.8372-10.3096*(as.numeric((X[1]<70.5)&(X[2]>69.5)&(X[2]<79.5)&(X[3]>37.5)))
          +5.3719*(as.numeric((X[1]>68.5)&(X[2]<47.0)))
          -4.8144*(as.numeric((X[1]<73.5)&(X[2]<79.5)&(X[3]>36.5)))
          +3.9302*(as.numeric((X[2]<79.5)&(X[3]>45.5)&(X[3]<51.5)))-4.9666*(as.numeric(X[2]<71.5))
          - 5.8016*(as.numeric((X[1]>75.5)&(X[1]<83.5)&(X[2]<76.5)&(X[3]>36.5)&(X[3]<51.5)))
          +9.7572*(as.numeric((X[1]>68.5)&(X[1]>73.5)&(X[2]>71.5)&(X[2]>75.0)&(X[2]>76.5)& 
          X[2]>79.5)))+4.2909*(as.numeric((X[1]>68.5)&(X[2]>75.0)&(X[3]<36.5)&(X[3]<39.5)&(X[3] 
          <45.5)))+17.6214*(as.numeric(X[1]>89.0))

此函数具有三个变量X1（X [1]），X2（X [2]）和X3（X [3]）。因此，我的问题是如何通过应用这些变量来在R中查找/优化这些变量，函数“ f”的结果将大于或等于某个值，比如说96。