Los próximos años serán emocionantes a medida que surjan prototipos de procesadores cuánticos universales, lo que permitirá la implementación de una mayor variedad de algoritmos. De particular interés son las heurísticas cuánticas, que requieren experimentación en hardware cuántico para su evaluación y que tienen el potencial de expandir significativamente la amplitud de aplicaciones para las cuales las computadoras cuánticas tienen una ventaja establecida. Un candidato principal es el algoritmo cuántico de optimización aproximada de Farhi et al., que alterna entre la aplicación de una función de costo basada en un Hamiltoniano y un Hamiltoniano de mezcla. Aquí, extendemos este marco para permitir la alternancia entre familias más generales de operadores. La esencia de esta extensión, el ansatz de operador cuántico alternante, es la consideración de familias generalizadas parametrizadas de unitarios en lugar de solo aquellas que corresponden a la evolución temporal bajo un Hamiltoniano local fijo durante un tiempo especificado por el parámetro. Este ansatz respalda la representación de un conjunto de estados más grande y potencialmente más útil que la formulación original, con un impacto a largo plazo en una amplia gama de áreas de aplicación. Para casos que requieren mezcla solo dentro de un subespacio deseado, el enfoque en unitarios en lugar de Hamiltonianos permite mezcladores más eficientemente implementables de lo que era posible en el marco original. Tales mezcladores son particularmente útiles para problemas de optimización con restricciones estrictas que siempre deben cumplirse, definiendo un subespacio factible, y restricciones blandas cuya violación deseamos minimizar. Una implementación más eficiente permite una exploración experimental anterior de un enfoque de operador alternante, en el espíritu del algoritmo de optimización aproximada cuántica, para una amplia variedad de problemas de optimización aproximada, optimización exacta y muestreo. Además de presentar el ansatz de operador cuántico alternante, establecemos criterios de diseño para operadores de mezcla, detallamos mapeos para ocho problemas y proporcionamos un compendio con descripciones breves de mapeos para una amplia gama de problemas.