在AWS EC2集群中，任务超时的原因可能是没有足够的实例来处理它们。为了解决这个问题，可以使用AWS的自动伸缩功能来动态地调整实例数量。

下面是一个使用AWS SDK for Python（Boto3）的示例代码，演示如何使用自动伸缩组来解决任务超时的问题：

import boto3

# 创建Auto Scaling组
def create_auto_scaling_group():
    client = boto3.client('autoscaling')
    
    response = client.create_auto_scaling_group(
        AutoScalingGroupName='your-auto-scaling-group-name',
        LaunchConfigurationName='your-launch-configuration-name',
        MinSize=1,
        MaxSize=10,
        DesiredCapacity=1,
        AvailabilityZones=['your-availability-zone'],
        # 其他配置项...
    )
    
    print(response)
    
# 更新Auto Scaling组
def update_auto_scaling_group():
    client = boto3.client('autoscaling')
    
    response = client.update_auto_scaling_group(
        AutoScalingGroupName='your-auto-scaling-group-name',
        MinSize=1,
        MaxSize=10,
        DesiredCapacity=1,
        # 其他配置项...
    )
    
    print(response)

# 删除Auto Scaling组
def delete_auto_scaling_group():
    client = boto3.client('autoscaling')
    
    response = client.delete_auto_scaling_group(
        AutoScalingGroupName='your-auto-scaling-group-name',
        ForceDelete=True
    )
    
    print(response)

在上面的代码中，create_auto_scaling_group函数用于创建一个新的自动伸缩组，update_auto_scaling_group函数用于更新现有的自动伸缩组，delete_auto_scaling_group函数用于删除自动伸缩组。

你需要将代码中的your-auto-scaling-group-name替换为你的自动伸缩组名称，your-launch-configuration-name替换为你的启动配置名称，your-availability-zone替换为你的可用区域。

使用自动伸缩组可以根据任务的负载自动增加或减少实例数量，以确保任务能够及时完成。