在Airflow中，任务调度器（Scheduler）负责将任务添加到队列中，然后执行器（Executor）从队列中获取任务并执行。但是，有时在Airflow的用户界面中清除某些任务后，这些任务不会立即重新排队。以下是解决此问题的一种方法：

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.state import State

default_args = {
    'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}

dag = DAG(
    'clear_tasks_example',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@once'
)

task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
task3 = DummyOperator(task_id='task3', dag=dag)

task1 >> task2 >> task3


# 添加一个清除任务的操作
def clear_tasks():
    # 获取当前DAG的所有任务
    tasks = dag.tasks
    for task in tasks:
        # 如果任务状态为'failed'或'success'，则将其状态设置为'none'，以便重新排队
        if task.state in [State.SUCCESS, State.FAILED]:
            task.set_state(State.NONE)


clear_tasks_operator = PythonOperator(
    task_id='clear_tasks',
    python_callable=clear_tasks,
    dag=dag
)

# 将清除任务操作添加到DAG中
clear_tasks_operator >> task1

上述代码示例中，我们首先定义了一个清除任务的操作clear_tasks。在该操作中，我们遍历DAG中的所有任务，如果任务的状态为'failed'或'success'，则将其状态设置为'none'。这将使任务重新排队。

然后，我们创建了一个clear_tasks_operator，它是一个PythonOperator，将清除任务操作添加到DAG中。最后，我们将clear_tasks_operator设置为task1的下游任务，以确保在任务执行之前清除任务。

通过将这个清除任务的操作添加到DAG中，当任务在Airflow的用户界面中被清除后，这些任务将会立即重新排队。