如何将带条件函数约束的Excel解算器问题转化为R？

我正在尝试将一个Excel解算器问题（正确解决）转换为R代码。我知道有一系列的软件包可以解决约束优化问题，但我仍然没有找到一个能够描述我的问题并解决它的软件包

问题如下

min sum(x)

s.t.:
g(f(x)) > 0.9

where:
x is a vector of boolean parameters to be identified
f(x) = x+4
g(f(x)) = SUMIF(f(x), "<90", M)/1000

M is a vector of constant terms with length equal to the lenght of the parameters of X.

最小和（x）
s、 t:
g（f（x））>0.9
哪里：
x是要识别的布尔参数向量
f（x）=x+4
g（f（x））=SUMIF（f（x），“
x+4
对于每个组件小于
90
，因为
x
是一个0/1向量，所以
SUMIF
等于
和（M）
独立于
x
。我怀疑问题陈述中存在错误。可能是，我发布的问题实际上是一个演示示例。我的问题是如何将此类问题（由Excel solver处理）转化为R。