Los sistemas multiprocesador en tiempo real han sido ampliamente aplicados en varios dominios. En este documento, nos enfocamos en el algoritmo de planificación para tareas de grafo acíclico dirigido (DAG) bajo planificación particionada en sistemas multiprocesador. Los algoritmos efectivos de planificación de tareas en tiempo real mejoran significativamente el rendimiento y la estabilidad de los sistemas multiprocesador. Los algoritmos tradicionales de planificación de tareas en tiempo real comúnmente se basan en un solo parámetro heurístico como referencia para la asignación de tareas, lo que generalmente resulta en un rendimiento subóptimo. Inspirados en el algoritmo Tetris, proponemos un nuevo algoritmo heurístico de planificación, llamado algoritmo de planificación de puntuación de juego Tetris (TGSSA), que integra múltiples parámetros heurísticos. El proceso de planificación de tareas DAG en tiempo real en un sistema multiprocesador se modela como un juego de Tetris. A través de simulaciones del análisis de tiempo de respuesta en el peor de los casos (WCRT) y de los tiempos de respuesta promedio observados en RT-Linux, que es un sistema operativo en tiempo real frecuentemente utilizado, nuestro algoritmo demuestra un rendimiento superior, mejorando efectivamente la eficiencia y estabilidad de los sistemas operativos en tiempo real.