要解决这个问题，你可以使用Airflow的@interval装饰器来定义你的DAG运行的时间间隔。这样，即使DAG被调度为每5分钟运行一次，它也可以在一分钟内运行多次。

下面是一个示例代码，展示如何使用@interval装饰器来定义DAG的运行时间间隔：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.decorators import task, dag
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

@dag(default_args={
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}, schedule_interval='@interval(minutes=1)', catchup=False)
def my_dag():
    
    @task
    def my_task():
        # 你的任务逻辑
        pass
    
    start_task = DummyOperator(task_id='start_task')
    end_task = DummyOperator(task_id='end_task')
    
    start_task >> my_task() >> end_task

dag = my_dag()

在上面的例子中，my_dag函数使用@dag装饰器来定义一个DAG。schedule_interval参数使用@interval(minutes=1)来指定DAG的运行时间间隔为每分钟一次。catchup=False参数用于禁止DAG的回溯。

在my_dag函数中，你可以定义你的任务逻辑，这里使用了@task装饰器将my_task函数定义为一个任务。这个任务将在DAG的执行流程中被调用。

然后，创建了两个DummyOperator实例来表示开始和结束的任务。通过>>操作符将它们连接起来，构建了DAG的执行流程。

最后，将my_dag函数调用生成的DAG对象赋值给dag变量，以便Airflow可以识别和运行它。

通过这种方式，即使DAG被调度为每5分钟运行一次，它也可以在一分钟内运行多次。请注意，这只是一个示例，你需要根据你的实际需求来定义你的任务逻辑和DAG的执行流程。