用神经网络解决优化问题

Question

我有一个包含4个变量（X1，X2，X3，Y）的数据集，我的目标是找到使Y最大化的X1，X2，X3的最佳组合。我从安装神经网络开始输入X1，X2，X3，变量并输出Y变量的模型。 R代码：

library(neuralnet)
nn <- neuralnet(VariableY ~ X1 + X2 + X3,
                data=trainset, 
                hidden=c(3,2),
                linear.output=TRUE, 
                threshold=0.01)

现在我正在寻找一种可以从NN模型中提取目标函数Y = f（X1，X2，X3）的方法。有人可以帮我怎么做吗？遇到瓶颈之后，我可以使用R的nloptr优化包来传递约束并最大化Y。

预先感谢您的支持。