以下是一个使用并行分组最小化作业调度的示例代码：

import itertools

def parallel_group_minimize_schedule(jobs, num_processors):
    # 计算所有可能的作业调度情况
    schedules = list(itertools.permutations(jobs))
    
    # 初始化最小总运行时间为无穷大
    min_total_time = float('inf')
    best_schedule = None
    
    # 对于每个作业调度情况
    for schedule in schedules:
        # 将作业分组到处理器上
        processors = [[] for _ in range(num_processors)]
        for i, job in enumerate(schedule):
            processors[i % num_processors].append(job)
            
        # 计算总运行时间
        total_time = max([sum(processor) for processor in processors])
        
        # 更新最小总运行时间和最佳作业调度
        if total_time < min_total_time:
            min_total_time = total_time
            best_schedule = schedule
    
    return best_schedule

# 示例用法
jobs = [4, 5, 1, 2, 6, 7, 3]
num_processors = 3
best_schedule = parallel_group_minimize_schedule(jobs, num_processors)
print("最佳作业调度:", best_schedule)

在这个示例中，我们通过遍历所有可能的作业调度情况，并将作业分组到处理器上，然后计算每个处理器的总运行时间。最终选择总运行时间最小的作业调度作为最佳作业调度。

注意：这个示例代码是一个简化的实现，可能在处理大规模问题时效率较低。实际应用中，可以使用更高效的算法和数据结构来优化并行分组最小化作业调度的过程。