Optimization 如何使用Pyomo实现多处理？

我试图解决两节点系统的优化问题。两个节点具有相同数量的变量和约束，但数据不同。我想用pyomo和多处理并行地解决两个节点的优化问题。我已经解释了下面的代码来说明我是如何实现它的。这样做对吗

我的Python代码如下所示：

Class opt（）：
定义初始化（自）：
我已经初始化了所有变量和数据。
def createmodel（自）：
我已经声明了所有Pyomo模型参数和变量。
def parallelizemodel（自）：
将池（进程=1）作为池：
s0=池。应用异步（self.node1opt，（））
s1=pool.apply_async（self.node2opt，（））
def node1opt（自）：
我已经为pyomo模型定义了约束条件和目标函数。
def node2opt（自）：
我已经为pyomo模型定义了约束条件和目标函数。
此代码无法正常运行。它不会给我错误，但也不能解决优化问题。